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機(jī)器視覺技術(shù)在模具檢測(cè)與定位中的應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2021-11-23 10:12
  現(xiàn)在我國的工業(yè)自動(dòng)化程度正在逐漸提高,而很多制造企業(yè)中依然存在大量的非自動(dòng)化設(shè)備,這些設(shè)備是影響企業(yè)的整體生產(chǎn)效率的關(guān)鍵因素。機(jī)器視覺技術(shù)主要用于提高生產(chǎn)的靈活性和自動(dòng)化程度,但是在這些傳統(tǒng)的機(jī)床設(shè)備中機(jī)器視覺系統(tǒng)的布置和使用存在很多限制。本文從模具孔位自動(dòng)檢測(cè)算法和模具加工設(shè)備的自動(dòng)化功能模塊的設(shè)計(jì)兩個(gè)方面展開研究工作,以模具智能加工為目的為傳統(tǒng)設(shè)備的自動(dòng)化改造提供了一個(gè)研究方向。本文首先對(duì)機(jī)器視覺技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了深入調(diào)研,了解了現(xiàn)在常用的一些模具生產(chǎn)過程中的相關(guān)目標(biāo)檢測(cè)算法,然后使用針對(duì)特定二維形狀進(jìn)行檢測(cè)的霍夫變換算法對(duì)模具孔位的檢測(cè)進(jìn)行了試驗(yàn)。試驗(yàn)分析表明該類算法在缺少嚴(yán)格場(chǎng)景光源的情況下無法有效的完成模具孔位檢測(cè)任務(wù),所以本文提出了使用基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)模具孔位進(jìn)行檢測(cè)。由于深度學(xué)習(xí)模型需要使用大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,本文通過手工標(biāo)注的方式制作了模具孔位的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集制作過程中運(yùn)用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)的技術(shù)提高了圖像數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量。本文基于中心點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)原始模型完成了模型搭建、模型訓(xùn)練以及模型實(shí)際檢測(cè)相關(guān)的工程代碼,然后針對(duì)原始模型復(fù)雜度較高、資源占用... 

【文章來源】:電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:70 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

機(jī)器視覺技術(shù)在模具檢測(cè)與定位中的應(yīng)用研究


圖2-2小孔成像實(shí)驗(yàn)原理??

關(guān)系圖,關(guān)系圖,相機(jī)


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示意圖,坐標(biāo),相機(jī),示意圖


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【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于機(jī)器視覺的物料分揀工業(yè)機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 陳懇.深圳大學(xué) 2017
[3]基于機(jī)器視覺的工業(yè)機(jī)器人分揀技術(shù)研究[D]. 趙彬.沈陽工業(yè)大學(xué) 2013
[4]視覺圖像處理技術(shù)在車身精確定位系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D]. 孫亞平.長春工業(yè)大學(xué) 2012



本文編號(hào):3513666

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