本文關(guān)鍵詞：基于計(jì)算機(jī)視覺的微小尺寸精密檢測理論與技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《吉林大學(xué)》 2007年

基于計(jì)算機(jī)視覺的微小尺寸精密檢測理論與技術(shù)研究

賀秋偉  

【摘要】： 目前,工業(yè)領(lǐng)域中對微小尺寸的檢測精度和檢測速度等要求越來越高,傳統(tǒng)檢測方法難以或無法達(dá)到檢測要求,而計(jì)算機(jī)視覺檢測技術(shù)是精密測試領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)。本文從提高微小尺寸檢測精度和檢測速度入手,對計(jì)算機(jī)視覺檢測理論及關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入的分析和研究。 論文深入分析了圖像分割方法,針對具有雙閾值零件圖像分割問題,提出了基于最小錯誤分割法基礎(chǔ)上的雙閾值圖像分割方法,采用此方法快速、有效地分割出了目標(biāo)區(qū)。在深入分析圖像區(qū)域邊界的Hough變換識別方法的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的隨機(jī)Hough變換圓檢測方法,利用圖像邊緣的梯度方向信息和幾何基元形狀約束進(jìn)行判斷,減少了無效累積和計(jì)算量,提高了計(jì)算效率,對于圖像中的圓和不完整圓均能準(zhǔn)確檢測。分析了支持向量機(jī)基本理論、支持向量機(jī)回歸基本原理及最小二乘支持向量機(jī)回歸基本原理,分析了常見亞像素定位原理,提出了一種新的亞像素定位方法——基于最小二乘支持向量機(jī)回歸的亞像素定位方法。研究建立了用于直線亞像素定位的最小二乘支持向量線性回歸模型及用于圓亞像素定位的最小二乘支持向量非線性回歸模型。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于最小二乘支持向量回歸得到的邊緣通過邊緣像素點(diǎn)的亞像素位置,具有較高的定位精度,對噪聲具有較強(qiáng)的魯棒性。 結(jié)合圖像處理與圖像識別基本方法及論文提出的方法,研究開發(fā)了微小塑料齒輪計(jì)算機(jī)視覺檢測系統(tǒng),對齒輪中心孔孔徑、圓度誤差、齒輪輪齒缺陷進(jìn)行了檢測。對微小尺寸進(jìn)行了精密測量,以插線卡為研究對象,測量了插線卡卡槽間隙的微小尺寸。通過理論分析和實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的圖像處理與圖像識別方法以及研究開發(fā)的微小塑料齒輪視覺檢測系統(tǒng)、插線卡精密測量系統(tǒng)具有較高的檢測精度,同時滿足零件在線檢測速度要求。本文研究所取得的成果對于發(fā)展圖像識別理論,推動計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)質(zhì)量檢測中的應(yīng)用具有理論意義和實(shí)用價值。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號】：TP391.41;TP274.4
【目錄】：

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