機器視覺在線檢測技術(shù)是用工業(yè)相機代替人眼,用智能檢測算法代替經(jīng)驗和傳統(tǒng)計算方法的新興檢測技術(shù)。機器視覺在線檢測方法由于其高效率、低成本、非接觸的特點,在零件的識別定位、尺寸測量、表面質(zhì)量檢測、裝配輔助等領(lǐng)域有著巨大應用前景。如何高效合理的實現(xiàn)機器視覺的在線檢測成為近年來的研究熱點。本文以曳引機零件為研究對象,研究了一種基于機器視覺的在線檢測方法,主要研究內(nèi)容與成果如下:（1）對機器視覺在線檢測方法和研究現(xiàn)狀做了介紹,在分析曳引機零件在線檢測需求的基礎(chǔ)上,概述了機器視覺在線檢測的發(fā)展趨勢。（2）根據(jù)曳引機零件特點,制定了曳引機零件在線檢測的基本方案,概述了在線檢測過程中的智能識別與圖像拼接這兩個問題。介紹了智能識別過程中的圖像預處理、特征描述、機器學習以及圖像拼接過程中的特征點匹配、圖像融合等方法的基礎(chǔ)理論。（3）針對無夾具定位的曳引機零件特征識別問題,提出了一種基于監(jiān)督式機器學習的智能識別方法。研究了一種適合于曳引機零件的圖像預處理方法并結(jié)合Hough變換實現(xiàn)特征孔基本幾何參數(shù)的獲取,提出一種基于特征中心幾何位置關(guān)系的特征描述方法,然后結(jié)合該方法介紹了如何利用機器學習方法實現(xiàn)智能識別,... 

【文章來源】：江南大學江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

中國機器視覺市場規(guī)模目前機器視覺在線檢測在機械或電子產(chǎn)品制造方面的應用研究可大致分為兩類：[7][8]

圖 1.1 中國機器視覺市場規(guī)模目前機器視覺在線檢測在機械或電子產(chǎn)品制造方面的應用研究可大致分為兩類：（1）利用機器視覺直接實現(xiàn)流水線產(chǎn)品質(zhì)量的判斷，如零件表面質(zhì)量[7]、尺寸[8]、形位公差[9]、產(chǎn)品外觀缺陷[10]等的檢測。（2）利用機器視覺在線檢測方法輔助產(chǎn)品制造，如視覺引導輔助裝配[11]、制造過程實時質(zhì)量檢測[12]等。曳引機典型零件如圖 1.2 所示。

特征提取智能識別圖像配準圖像拼接圖 1.3 數(shù)據(jù)處理模塊架構(gòu)圖究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢在線檢測系統(tǒng)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀多學者對機器視覺在線檢測做了研究。Yen H 等[13]先對試進行分析和人工智能方法的訓練，然后建立生產(chǎn)線流水線缺陷的在線檢測，如圖 1.4 所示。Di Leo G 等[14]以電機部兩個不同方向的相機實現(xiàn)了具有一定的糾錯功能的尺寸在μm。Juan C L L 等[15]在數(shù)控銑床增加豎直方向的高速相檢測技術(shù)輔助產(chǎn)品加工，如圖 1.5 所示。Krasmik V 等[16]個球-棱鏡裝置的方法實現(xiàn)了微米級磨粒的數(shù)量、尺寸、形

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于機器視覺的在線高速檢測與精確控制研究及應用[D]. 周文舉.上海大學 2014

碩士論文
[1]基于機器視覺的零件在線檢測系統(tǒng)研究[D]. 韋富余.揚州大學 2017



本文編號：3257034