本文關(guān)鍵詞：基于FPGA的金屬毛刺視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：在機(jī)械加工行業(yè)中,毛刺是金屬切削加工中產(chǎn)生的普遍現(xiàn)象之一,直接影響被加工工件的尺寸精度、形位精度和表面粗糙度。隨著機(jī)械制造業(yè)的發(fā)展,人們對(duì)金屬工件產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來(lái)越高,尤其是微小的精密零件。在去除毛刺的工序中,往往需要對(duì)所有加工面進(jìn)行多次的拋光處理,以保證在無(wú)監(jiān)督的狀態(tài)下盡量減少毛刺可能出現(xiàn)的概率。為了改進(jìn)傳統(tǒng)依靠人工的毛刺檢測(cè)手段,本文研究利用視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)微小型金屬工件邊緣毛刺的在線檢測(cè)。FPGA(Field Programmable Gate Array)作為一種可編程、并行處理的硬件平臺(tái)在視頻圖像處理領(lǐng)域受到廣泛的關(guān)注,為視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)提供了一種新的處理平臺(tái)。本文針對(duì)微小型工件邊緣毛刺的在線視覺(jué)檢測(cè)問(wèn)題,在FPGA平臺(tái)上進(jìn)行了深入的研究,研究的內(nèi)容主要有下述幾個(gè)方面:研究微小型工件圖像的預(yù)處理算法和毛刺檢測(cè)算法。分析工件邊緣毛刺的分布特點(diǎn),利用傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算子實(shí)現(xiàn)工件邊緣的提取,利用形態(tài)學(xué)方法來(lái)去除邊緣提取后出現(xiàn)的噪聲,降低對(duì)毛刺檢測(cè)算法的干擾。通過(guò)分析工件的邊緣二值圖像,提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的邊緣信息異常檢測(cè)算法,實(shí)現(xiàn)圖像中工件棱邊的毛刺檢測(cè)和定位。搭建以FPGA為核心處理器件的視覺(jué)圖像采集和處理系統(tǒng),并實(shí)現(xiàn)金屬邊緣毛刺檢測(cè)算法在FPGA中的穩(wěn)定運(yùn)行。設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集和緩存模塊,方便圖像的實(shí)時(shí)緩存和處理。采用并行流水線架構(gòu),使得毛刺檢測(cè)算法的各個(gè)子算法模塊間可以方便的級(jí)聯(lián),大大縮短了時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)。最后將檢測(cè)結(jié)果顯示在LCD上,實(shí)現(xiàn)了金屬毛刺檢測(cè)結(jié)果的實(shí)時(shí)顯示。算法分析和測(cè)試結(jié)果表明,本文中基于FPGA的視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)在設(shè)定的光照環(huán)境下,能夠很好的定位工件邊緣毛刺的位置,并且對(duì)不同形態(tài)的邊緣毛刺的檢測(cè)結(jié)果都有很好的魯棒性,達(dá)到了預(yù)期的檢測(cè)目的。
【關(guān)鍵詞】：FPGA 視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng) 金屬毛刺 實(shí)時(shí)圖像處理
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TG580.692;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 符號(hào)對(duì)照表11-12
• 縮略語(yǔ)對(duì)照表12-16
• 第一章 緒論16-22
• 1.1 課題背景及意義16-17
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-19
• 1.2.1 機(jī)器視覺(jué)的概述和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.2 視覺(jué)檢測(cè)研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 論文的主要任務(wù)和章節(jié)安排19-22
• 1.3.1 論文研究的主要任務(wù)19-20
• 1.3.2 論文的內(nèi)容和章節(jié)安排20-22
• 第二章 FPGA設(shè)計(jì)原理和軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)22-32
• 2.1 現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）22
• 2.2 FPGA在圖像處理中的優(yōu)勢(shì)22-24
• 2.3 FPGA數(shù)字系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)原理24-27
• 2.3.1 FPGA設(shè)計(jì)流程24-25
• 2.3.2 FPGA設(shè)計(jì)原則25-27
• 2.4 開(kāi)發(fā)平臺(tái)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)軟件27-29
• 2.5 時(shí)鐘管理單元29-30
• 2.6 本章小結(jié)30-32
• 第三章 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)方案和圖像采集與處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)32-50
• 3.1 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)方案和硬件選型32-35
• 3.1.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)32
• 3.1.2 光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)32-34
• 3.1.3 數(shù)據(jù)緩存器件選型34
• 3.1.4 顯示系統(tǒng)設(shè)計(jì)34-35
• 3.2 圖像采集和處理總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)35
• 3.3 FPGA與攝像頭的接口設(shè)計(jì)和圖像采集模塊35-39
• 3.3.1 攝像頭參數(shù)配置和數(shù)據(jù)輸出協(xié)議35-37
• 3.3.2 攝像頭配置模塊設(shè)計(jì)37-38
• 3.3.3 圖像采集模塊設(shè)計(jì)38-39
• 3.4 FPGA與SDRAM的接口模塊設(shè)計(jì)39-45
• 3.4.1 設(shè)計(jì)背景和SDRAM概述39
• 3.4.2 SDRAM基本工作原理39-40
• 3.4.3 SDRAM控制器外部接口和總體設(shè)計(jì)框圖40-41
• 3.4.4 SDRAM控制器各模塊的設(shè)計(jì)41-45
• 3.5 FIFO模塊設(shè)計(jì)45-47
• 3.5.1 跨時(shí)鐘域問(wèn)題45-46
• 3.5.2 異步FIFO的FPGA實(shí)現(xiàn)46-47
• 3.6 顯示模塊設(shè)計(jì)47-49
• 3.6.1 VGA接口時(shí)序47-48
• 3.6.2 VGA顯示模塊的FPGA實(shí)現(xiàn)48-49
• 3.7 本章小結(jié)49-50
• 第四章 毛刺檢測(cè)算法設(shè)計(jì)和圖像處理模塊的FPGA實(shí)現(xiàn)50-70
• 4.1 金屬毛刺檢測(cè)的一般過(guò)程50
• 4.2 毛刺檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)50-62
• 4.2.1 圖像預(yù)處理50-60
• 4.2.2 毛刺檢測(cè)算法60-62
• 4.3 圖像處理模塊的FPGA實(shí)現(xiàn)62-68
• 4.3.1 圖像處理模塊實(shí)現(xiàn)架構(gòu)62-63
• 4.3.2 圖像預(yù)處理模塊的實(shí)現(xiàn)63-67
• 4.3.3 毛刺檢測(cè)模塊的實(shí)現(xiàn)67-68
• 4.4 本章小結(jié)68-70
• 第五章 基于FPGA的金屬毛刺在線檢測(cè)系統(tǒng)的測(cè)試及分析70-78
• 5.1 數(shù)據(jù)緩存模塊測(cè)試結(jié)果70-71
• 5.2 圖像處理模塊測(cè)試結(jié)果71-72
• 5.2.1 邊緣檢測(cè)子模塊測(cè)試結(jié)果71
• 5.2.2 形態(tài)學(xué)處理子模塊測(cè)試結(jié)果71-72
• 5.2.3 毛刺檢測(cè)模塊的測(cè)試結(jié)果72
• 5.3 檢測(cè)系統(tǒng)的標(biāo)定72-73
• 5.4 檢測(cè)系統(tǒng)的測(cè)試結(jié)果及檢測(cè)效果73-78
• 5.4.1 預(yù)處理模塊實(shí)現(xiàn)結(jié)果73-74
• 5.4.2 毛刺檢測(cè)整體效果74
• 5.4.3 檢測(cè)系統(tǒng)的資源分析及實(shí)際檢測(cè)測(cè)試74-78
• 第六章 總結(jié)及展望78-80
• 6.1 本文總結(jié)78
• 6.2 展望78-80
• 參考文獻(xiàn)80-84
• 致謝84-86
• 作者簡(jiǎn)介86-87

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：800028