一直以來(lái),在制造行業(yè)中精密零件的尺寸測(cè)量被視作為基礎(chǔ)性工作。而國(guó)內(nèi)的零件尺寸測(cè)量特別是微小零件,通常都是以人工手動(dòng)的方式完成,不僅耗時(shí)費(fèi)力且測(cè)量精度偏低。因此,微小零件尺寸的測(cè)量效率和測(cè)量精度亟待提高。而隨著機(jī)器視覺技術(shù)在測(cè)量領(lǐng)域的日趨成熟,為這一問(wèn)題的解決帶來(lái)了新的思路。本文以鍵槽零件為研究對(duì)象,設(shè)計(jì)了一套基于機(jī)器視覺的高精度微小零件多參數(shù)檢測(cè)系統(tǒng)。通過(guò)圖像處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)了精密零件高精度、多參數(shù)、非接觸測(cè)量。課題主要工作如下:（1）設(shè)計(jì)了精密零件視覺檢測(cè)系統(tǒng)。根據(jù)檢測(cè)要求,完成硬件部分的設(shè)計(jì)和相關(guān)軟件設(shè)計(jì)。硬件部分包括相機(jī)、鏡頭、光源的選擇,軟件則包括一系列圖像處理算法設(shè)計(jì)。（2）研究了圖像預(yù)處理技術(shù),對(duì)圖像灰度變換、圖像去噪、圖像分割算法進(jìn)行研究,經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析,選擇中值濾波方式去除噪聲,選擇固定閾值分割出零件圖像,提取出感興趣的零件部分,有利于下一步的圖像邊緣檢測(cè)。（3）研究了圖像邊緣檢測(cè)技術(shù),通過(guò)研究分析經(jīng)典邊緣檢測(cè)算法,通過(guò)實(shí)驗(yàn),選擇了Canny算法提取零件的邊緣。基于此,分析研究了零件圖像亞像素檢測(cè)算法,選擇雙線性插值算法進(jìn)行零件亞像素檢測(cè),對(duì)檢測(cè)出來(lái)的邊緣,采用最小二乘... 

【文章來(lái)源】：重慶理工大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 視覺測(cè)量技術(shù)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的研究?jī)?nèi)容
2 視覺檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.1 精密零件參數(shù)檢測(cè)系統(tǒng)概述
    2.2 視覺檢測(cè)系統(tǒng)組成
    2.3 精密零件參數(shù)檢測(cè)系統(tǒng)硬件模塊
        2.3.1 攝相機(jī)選擇
        2.3.2 鏡頭選擇
        2.3.3 光源和照明方式的選擇
    2.4 視覺檢測(cè)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)
        2.4.1 系統(tǒng)軟件環(huán)境
        2.4.2 檢測(cè)系統(tǒng)算法設(shè)計(jì)
    2.5 本章小結(jié)
3 圖像預(yù)處理方法研究
    3.1 圖像灰度變換
    3.2 圖像濾波
        3.2.1 圖像噪聲
        3.2.2 圖像濾波算法的研究
    3.3 零件圖像分割方法研究
        3.3.1 圖像分割概述
        3.3.2 閾值分割算法研究
        3.3.3 零件圖像分割實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.4 本章小結(jié)
4 零件圖像邊緣檢測(cè)方法研究
    4.1 邊緣檢測(cè)概述
    4.2 邊緣檢測(cè)算法研究
        4.2.1 一階微分邊緣檢測(cè)算子
        4.2.2 二階微分邊緣檢測(cè)算子
        4.2.3 工件圖像邊緣檢測(cè)結(jié)果與分析
    4.3 工件圖像亞像素邊緣檢測(cè)方法研究
        4.3.1 亞像素檢測(cè)概述
        4.3.2 亞像素級(jí)邊緣檢測(cè)方法的研究
    4.4 本文亞像素邊緣檢測(cè)
        4.4.1 檢測(cè)方法
        4.4.2 工件輪廓擬合
    4.5 本章小結(jié)
5 精密零件尺寸測(cè)量
    5.1 工件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建
    5.2 攝像機(jī)標(biāo)定
        5.2.1 攝像機(jī)成像模型
        5.2.2 坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系
        5.2.3 攝像機(jī)參數(shù)標(biāo)定
        5.2.4 像素當(dāng)量標(biāo)定
    5.3 精密零件尺寸檢測(cè)
        5.3.1 精密零件多參數(shù)檢測(cè)
        5.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析處理
    5.4 視覺測(cè)量系統(tǒng)人機(jī)交互界面設(shè)計(jì)
    5.5 誤差分析
        5.5.1 誤差分類
        5.5.2 誤差補(bǔ)償措施
    5.6 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)Zernike矩的小模數(shù)齒輪亞像素邊緣檢測(cè)[J]. 劉明佩,朱維斌,葉樹亮.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2018(08)
[2]基于亞像素的PCB表面質(zhì)量檢測(cè)[J]. 郭聯(lián)金,謝躍信,羅炳軍.  電子質(zhì)量. 2018(06)
[3]基于MATLAB軟件的掃描圖像去噪仿真研究[J]. 邱英杰,王君,張冬梅,江麗娜,王譽(yù)潔,萬(wàn)蓓蕾.  計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通. 2017(07)
[4]圖像去噪方法的研究[J]. 席二輝.  信息與電腦(理論版). 2017(04)
[5]計(jì)算機(jī)視覺的同心度實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)[J]. 陳永清,蔣惠芬,范水明,陳廉清,程曉民.  實(shí)驗(yàn)室研究與探索. 2016(09)
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博士論文
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碩士論文
[1]基于機(jī)器視覺測(cè)量的齒輪圖像邊界提取算法研究[D]. 單紫薇.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于機(jī)器視覺的工件尺寸測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 李福建.中國(guó)計(jì)量大學(xué) 2017
[3]基于圖像的保持架在線檢測(cè)設(shè)備關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 阮姣姣.浙江工業(yè)大學(xué) 2017
[4]零件幾何尺寸精密測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉冬冬.西南科技大學(xué) 2016
[5]電連接器殼體零件多尺寸精密測(cè)量系統(tǒng)[D]. 徐家祥.江蘇大學(xué) 2016
[6]基于HSV空間的彩色圖像亞像素邊緣檢測(cè)[D]. 李麗莎.西安工業(yè)大學(xué) 2015
[7]基于機(jī)器視覺的在線高精度零件測(cè)量關(guān)鍵技術(shù)的方法研究[D]. 李林娜.天津科技大學(xué) 2015
[8]基于FPGA的微型零件尺寸檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 李前坤.重慶大學(xué) 2014
[9]基于三次樣條插值的亞像素邊緣檢測(cè)方法[D]. 周亞洲.長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 2014
[10]視覺在線零件尺寸測(cè)量方法研究[D]. 王明躍.天津理工大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3161626