本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺的干電池缺陷并行檢測(cè)方法研究

  更多相關(guān)文章： 干電池 機(jī)器視覺 LabVIEW并行檢測(cè) 多通道圖像采集 圖像處理

【摘要】：干電池是生活中重要的日用消費(fèi)品,隨著需求增長(zhǎng)和自動(dòng)化技術(shù)發(fā)展,干電池生產(chǎn)設(shè)備日益朝向高速化、自動(dòng)化方向發(fā)展。干電池各個(gè)工序的檢測(cè)是決定其產(chǎn)品質(zhì)量的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。由于生產(chǎn)設(shè)備、工藝和環(huán)境等因素的影響,干電池在生產(chǎn)過程會(huì)出現(xiàn)鋅筒和漿層紙變形、漏裝碳棒、碳棒偏心等缺陷,這些缺陷會(huì)嚴(yán)重影響干電池的質(zhì)量。目前傳統(tǒng)檢測(cè)方式依賴于人工目測(cè),不但檢測(cè)速度慢,勞動(dòng)強(qiáng)度大,而且不能消除主觀和視覺疲勞帶來的檢測(cè)誤差,難以滿足現(xiàn)代高速生產(chǎn)線的檢測(cè)要求。因此,如何高效、準(zhǔn)確地檢測(cè)出干電池缺陷,不僅是企業(yè)提高干電池質(zhì)量和效率所急需解決的問題,而且具有重要的課題研究?jī)r(jià)值�；贚abVIEW的機(jī)器視覺檢測(cè)方法有非接觸、高速度和高精度等特點(diǎn)。本文針對(duì)干電池生產(chǎn)線上三類缺陷：鋅筒、漿層紙和碳棒缺陷,展開機(jī)器視覺的多通道并行檢測(cè)研究,初步實(shí)現(xiàn)了并行檢測(cè)實(shí)驗(yàn)裝置的搭建。首先,本文對(duì)漿層紙裝配和插碳棒工位做檢測(cè)需求分析,制定實(shí)驗(yàn)裝置的技術(shù)要求及整體設(shè)計(jì)方案。并完成硬件部分圖像采集系統(tǒng)的搭建,包括照明系統(tǒng)設(shè)計(jì)、CMOS傳感器選型、光學(xué)鏡頭選型及安裝、PC控制計(jì)算機(jī)組件選型。其次,本文在LabVIEW平臺(tái)上采用基于隊(duì)列狀態(tài)機(jī)的生產(chǎn)者／消費(fèi)者設(shè)計(jì)模式,通過生產(chǎn)者／消費(fèi)者隊(duì)列數(shù)據(jù)傳輸實(shí)現(xiàn)多通道圖像采集。四個(gè)CMOS攝像頭并行采集的圖像數(shù)據(jù)和程序運(yùn)行狀態(tài)捆綁加入生產(chǎn)者／消費(fèi)者隊(duì)列中,通過隊(duì)列傳輸圖像數(shù)據(jù)和運(yùn)行狀態(tài)。該模式充分利用了控制計(jì)算機(jī)自動(dòng)多線程編程的硬件資源,也結(jié)合了生產(chǎn)者／消費(fèi)者設(shè)計(jì)模式的并行性,提高了程序運(yùn)行效率。檢測(cè)裝置的軟件架構(gòu)采用模塊化設(shè)計(jì),介紹了LabVIEW上的多通道圖像采集模塊、圖像處理模塊和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊實(shí)現(xiàn)過程,并對(duì)實(shí)驗(yàn)裝置的主界面進(jìn)行了設(shè)計(jì)。最后,對(duì)整個(gè)程序的核心圖像處理模塊展開設(shè)計(jì)與優(yōu)化。研究了各種干電池圖像預(yù)處理和分割方法,通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比,中值濾波更適合干電池圖像消噪,線性灰度變換在增強(qiáng)干電池目標(biāo)信息對(duì)比度上效果更佳。研究了邊緣檢測(cè)方法,通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比,發(fā)現(xiàn)鋅筒、漿層紙和碳棒存在明顯邊緣特征,為缺陷識(shí)別提供特征參數(shù)。針對(duì)干電池鋅筒缺陷、漿層紙和碳棒缺陷的識(shí)別算法：基于梯度的輪廓提取能夠高效地提取鋅桶外輪廓以及實(shí)現(xiàn)碳棒的定位,使用實(shí)際輪廓與擬合輪廓的間距來衡量鋅筒變形程度,該程序易于實(shí)現(xiàn)且可靠性高；漿層紙具有明顯的區(qū)域特征,通過區(qū)域邊緣強(qiáng)度檢測(cè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別缺陷；通過區(qū)域邊緣強(qiáng)度檢測(cè)和碳棒輪廓定位可以有效實(shí)現(xiàn)缺碳棒和偏心缺陷識(shí)別。
【關(guān)鍵詞】：干電池 機(jī)器視覺 LabVIEW并行檢測(cè) 多通道圖像采集 圖像處理
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM911.1;TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-14
• 第一章 緒論14-25
• 1.1 課題研究背景及研究意義14-15
• 1.2 機(jī)器視覺理論概述15-16
• 1.3 LabVIEW及視覺模塊介紹16-19
• 1.3.1 LabVIEW的軟件開發(fā)環(huán)境16-17
• 1.3.2 LabVIEW視覺模塊17-19
• 1.4 國(guó)內(nèi)外研究狀況19-23
• 1.4.1 機(jī)器視覺國(guó)內(nèi)外研究狀況19-21
• 1.4.2 并行處理技術(shù)研究狀況21-22
• 1.4.3 干電池缺陷檢測(cè)技術(shù)研究狀況22-23
• 1.5 本文主的研究目標(biāo)和主要工作23-25
• 第二章 干電池缺陷并行檢測(cè)實(shí)驗(yàn)裝置搭建25-35
• 2.1 檢測(cè)實(shí)驗(yàn)裝置整體設(shè)計(jì)25-27
• 2.1.1 干電池缺陷分析25-26
• 2.1.2 技術(shù)要求26
• 2.1.3 整體設(shè)計(jì)方案26-27
• 2.2 硬件選擇27-33
• 2.2.1 照明系統(tǒng)設(shè)計(jì)27-29
• 2.2.2 攝像機(jī)選型29-32
• 2.2.3 光學(xué)鏡頭32-33
• 2.2.4 其它硬件設(shè)備33
• 2.3 檢測(cè)裝置的實(shí)驗(yàn)環(huán)境33
• 2.4 本章小結(jié)33-35
• 第三章 基于LabVIEW的干電池缺陷并行檢測(cè)軟件設(shè)計(jì)35-44
• 3.1 并行檢測(cè)裝置軟件設(shè)計(jì)模式35-38
• 3.1.1 生產(chǎn)者/消費(fèi)者模式35-36
• 3.1.2 基于隊(duì)列狀態(tài)機(jī)的生產(chǎn)者/消費(fèi)者模式36-37
• 3.1.3 軟件檢測(cè)流程37-38
• 3.2 實(shí)驗(yàn)裝置的軟件模塊38-42
• 3.2.1 多通道圖像采集模塊38-39
• 3.2.2 圖像處理模塊39-40
• 3.2.3 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊40
• 3.2.4 系統(tǒng)主界面設(shè)計(jì)40-42
• 3.3 軟件檢測(cè)效果42-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第四章 干電池缺陷圖像預(yù)處理和邊緣檢測(cè)44-57
• 4.1 圖像處理流程44-45
• 4.2 圖像預(yù)處理45-52
• 4.2.1 圖像濾波46-48
• 4.2.2 圖像濾波效果分析48-49
• 4.2.3 灰度變換49-50
• 4.2.4 灰度變換效果分析50-52
• 4.3 邊緣檢測(cè)52-56
• 4.4 本章小結(jié)56-57
• 第五章 干電池缺陷識(shí)別方法研究57-70
• 5.1 干電池缺陷特征分析57-59
• 5.1.1 鋅筒缺陷特征分析57-58
• 5.1.2 漿層紙缺陷特征分析58
• 5.1.3 碳棒缺陷特征分析58-59
• 5.2 鋅筒缺陷識(shí)別59-63
• 5.2.1 輪廓提取59-61
• 5.2.2 輪廓匹配61-63
• 5.3 漿層紙缺陷識(shí)別63-65
• 5.4 碳棒缺陷識(shí)別65-69
• 5.4.1 基于邊緣特征的缺陷識(shí)別65-67
• 5.4.2 模板匹配67-69
• 5.5 本章小結(jié)69-70
• 總結(jié)與展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-76
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文76-78
• 致謝78

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