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全自動(dòng)影像測(cè)量?jī)x零件尺寸測(cè)量方法研究

發(fā)布時(shí)間:2025-04-27 03:34
  本文針對(duì)傳統(tǒng)影像測(cè)量?jī)x對(duì)薄板類零件在超視野情況下的檢測(cè)周期長(zhǎng)、效率低等問(wèn)題提出了一種全自動(dòng)影像測(cè)量?jī)x零件尺寸測(cè)量方法。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:針對(duì)超視場(chǎng)零件尺寸測(cè)量,對(duì)傳統(tǒng)影像測(cè)量?jī)x結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn),采用雙相機(jī)用于解決傳統(tǒng)影像測(cè)量?jī)x在待測(cè)零件幾何尺寸較大、批量檢測(cè)等超視場(chǎng)情況下測(cè)量周期長(zhǎng)、效率低的問(wèn)題。其中,“大視野”相機(jī)用于零件識(shí)別,“小視野”相機(jī)用于零件的測(cè)量。在零件識(shí)別過(guò)程中,待測(cè)零件相對(duì)于零件模板具有任意位姿,采用經(jīng)典的匹配方法如灰度匹配或基于輪廓等特征的匹配需要?jiǎng)?chuàng)建多角度模板,導(dǎo)致計(jì)算量較大,匹配時(shí)間較長(zhǎng)。針對(duì)匹配耗時(shí)問(wèn)題,本文對(duì)匹配方法進(jìn)行改進(jìn),由于大視野成像時(shí)采用背照光的照明方法,圖像中各零件邊緣具有較好的對(duì)比度,零件形狀特征明顯。因此本文選擇形狀不變矩特征,用于零件識(shí)別。針對(duì)位姿變化情況,本文根據(jù)圖像的一二階中心距分別計(jì)算目標(biāo)零件與模板的重心差及主軸角度差,從而得出目標(biāo)零件相對(duì)于零件模板的位姿變化量。本文通過(guò)重復(fù)性實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所述方法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,以二值輪廓圖像Hu矩作為特征向量在零件識(shí)別過(guò)程中對(duì)待測(cè)零件的旋轉(zhuǎn)、平移具有良好的適應(yīng)性,具有較高的準(zhǔn)確率且檢測(cè)所耗時(shí)間較短,...

【文章頁(yè)數(shù)】:70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2.1全自動(dòng)影像測(cè)量?jī)x測(cè)量流程

圖2.1全自動(dòng)影像測(cè)量?jī)x測(cè)量流程

中北大學(xué)學(xué)位論文第2章全自動(dòng)影像測(cè)量?jī)x零件測(cè)量方法2.1測(cè)量流程測(cè)量流程如圖2.1所示。首先通過(guò)大視野相機(jī)對(duì)測(cè)量平臺(tái)內(nèi)的零件進(jìn)行成像,其次通過(guò)模板匹配獲取各零件在大視野圖像內(nèi)的位姿及所屬類別。根據(jù)零件所屬種類調(diào)用其模板庫(kù),庫(kù)內(nèi)包含預(yù)先創(chuàng)建的該類零件的測(cè)量路徑及ROI....


圖2.2剛性變換示意圖

圖2.2剛性變換示意圖

圖2.2剛性變換示意圖如下:點(diǎn),并將中心點(diǎn)平移至原點(diǎn)O得模板旋2.2實(shí)線框中點(diǎn)及所示。中心點(diǎn)為旋轉(zhuǎn)中心,順時(shí)針旋轉(zhuǎn)°。模板中心點(diǎn)平移至點(diǎn)即完成對(duì)方向上的模板創(chuàng)建。平移矩陣、及旋轉(zhuǎn)矩陣。上述處理過(guò)程可為剛性變換之前模板圖像內(nèi)各點(diǎn)坐標(biāo),剛性變換表示如....


圖2.4自動(dòng)測(cè)量流程

圖2.4自動(dòng)測(cè)量流程

本文以圖像坐標(biāo)系原點(diǎn)作為模板的中心位置徑中各點(diǎn)坐標(biāo)為:hh圖2.3測(cè)量路徑確定儀可實(shí)現(xiàn)手動(dòng)測(cè)量及自動(dòng)測(cè)量。自動(dòng)測(cè)量將對(duì)庫(kù)中,在進(jìn)行自動(dòng)測(cè)量環(huán)節(jié)時(shí),根據(jù)內(nèi)置的測(cè)2.4所示。


圖2.5ROI區(qū)域生成通過(guò)對(duì)ROI區(qū)域內(nèi)圖像進(jìn)行分割并進(jìn)行邊緣提取,得到對(duì)應(yīng)特征在小視野圖像內(nèi)的像素坐標(biāo)

圖2.5ROI區(qū)域生成通過(guò)對(duì)ROI區(qū)域內(nèi)圖像進(jìn)行分割并進(jìn)行邊緣提取,得到對(duì)應(yīng)特征在小視野圖像內(nèi)的像素坐標(biāo)

中北大學(xué)學(xué)位論文有定位時(shí),根據(jù)提取到的多條邊緣進(jìn)量過(guò)程中,每一定位特征點(diǎn)包含對(duì)應(yīng)ROI區(qū)域如圖2.5紅色框位置。自動(dòng),定位點(diǎn)位于小視野圖像中心,即以小視野圖像為參照設(shè)置合理長(zhǎng)短軸進(jìn)行旋轉(zhuǎn),最終在對(duì)應(yīng)位置生成對(duì)



本文編號(hào):4041811

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