精密薄片產品在機械裝配時,其輪廓尺寸會直接影響產品裝配過程。薄片產品在生產過程中,有必要對其線輪廓誤差進行測量,從而達到對其輪廓尺寸進行有效管控的目的。本文針對此問題進行研究,提出了基于視覺技術的薄片產品輪廓誤差視覺測量算法,并通過實驗驗證了算法的有效性和可靠性。本文的主要工作有以下幾點:(1)針對實際應用需求,結合行業(yè)發(fā)展現狀對需求技術難點進行了分析,并設計了薄片產品輪廓誤差視覺測量方案和算法。(2)改進了一種亞像素精度邊緣檢測算法。該算法使用Sobel算子進行產品邊緣的粗定位和邊緣梯度方向的計算,以邊緣位置和梯度方向為基準確定邊緣檢測區(qū)域,在邊緣檢測區(qū)域內,獲取法線垂線方向上所有點灰度值的均值并賦值于法線上對應點,然后使用Sigmoid函數來擬合法線上灰度分布,求解邊緣點位置。(3)改進了一種基于金字塔分層策略和迭代最近點的形狀匹配算法,該算法使用Sobel獲取圖像的像素級邊緣,并生成圖像金字塔,對標準輪廓也進行類似的處理生成圖像金字塔。使用圖像金字塔分層搜索策略和距離相似度量來進行粗定位,使用迭代最近點算法進行精匹配。(4)根據實際應用需求,設計了薄片產品輪廓誤差測量系統(tǒng)的總體實...

【文章頁數】：90 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 論文研究的背景、目的與意義
    1.2 國內外輪廓誤差視覺測量研究現狀
    1.3 論文的主要研究內容
    1.4 論文結構
    1.5 本章小結
第二章 基于機器視覺的輪廓誤差測量方法
    2.1 輪廓誤差常見測量方法
        2.1.1 接觸式測量
        2.1.2 非接觸式測量
    2.2 基于機器視覺的輪廓誤差測量方法
        2.2.1 機器視覺測量原理
        2.2.2 硬件選擇原理
    2.3 薄片產品輪廓誤差常見質量測量要求
    2.4 測量原理分析和測量難點
        2.4.1 測量原理分析
        2.4.2 測量難點分析
    2.5 算法介紹
        2.5.1 Sigmoid函數
        2.5.2 均方距離
        2.5.3 迭代最近點算法
    2.6 本章小結
第三章 基于Sigmoid函數擬合亞像素邊緣提取
    3.1 傳統(tǒng)的邊緣檢測算子
        3.1.1 像素級邊緣檢測算子
        3.1.2 各種邊緣檢測算子的比較
    3.2 亞像素邊緣檢測
    3.3 鄰域法結合Sigmoid函數擬合的亞像素邊緣檢測算法
    3.4 實驗對比
    3.5 本章小結
第四章 基于圖像金字塔和迭代最近點的形狀匹配
    4.1 形狀匹配
    4.2 匹配策略
    4.3 粗匹配
        4.3.1 粗匹配流程
        4.3.2 圖像金字塔搜索策略
    4.4 精匹配
    4.5 實驗對比
        4.5.1 粗、精匹配對比
        4.5.2 本文算法與形狀上下文算法對比
    4.6 本章小結
第五章 輪廓誤差計算
    5.1 常見的誤差計算方法
    5.2 本文使用的誤差計算方法
    5.3 本章小結
第六章 實驗與分析
    6.1 實驗平臺介紹
        6.1.1 系統(tǒng)結構及硬件選型
        6.1.2 系統(tǒng)畸變矯正
        6.1.3 實驗對象厚度對算法的影響
        6.1.4 實驗驗證儀器
    6.2 標準塊實驗
        6.2.1 標定板中的矩形實驗
        6.2.2 標定板中的圓形實驗
        6.2.3 實驗總結
    6.3 產品實驗
    6.4 本章小結
總結與展望
    總結
    展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的研究成果
致謝



本文編號：3780188