發(fā)布時間：2020-06-15 07:35

【摘要】：機械零件自動檢測是制造業(yè)中生產(chǎn)系統(tǒng)的一個重要環(huán)節(jié)，現(xiàn)代制造技術(shù)在各種批量生產(chǎn)以及在多品種的生產(chǎn)中，廣泛地采用自動檢測、產(chǎn)品識別來監(jiān)控、保證產(chǎn)品質(zhì)量，使得加工系統(tǒng)運行更可靠。它從一定程度上決定了實現(xiàn)企業(yè)柔性制造自動化的進(jìn)程，是制造業(yè)信息化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。因而，計算機視覺檢測技術(shù)在機械制造企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量檢測和加工過程檢測中的廣泛應(yīng)用具有十分重要的意義。自動目標(biāo)識別(ART)技術(shù)是計算機視覺的一個重要分支，是指在無人干預(yù)的條件下，通過分析獲取的圖像數(shù)據(jù)對特殊物理目標(biāo)的識別、定位和描述的模式識別技術(shù)。 要實現(xiàn)機械零件的自動檢測，首先要通過指定的測量或圖像采集設(shè)備獲得機械零件的圖像，從而使機械零件數(shù)字化。然后對獲得零件圖像進(jìn)行識別，得出零件的種類。最后對零件圖像進(jìn)行檢測。本文所做的工作就是利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對已獲得的機械零件圖像進(jìn)行識別。本文的思想源頭來自于對人類視覺的靈活性及魯棒性的考察，將人類視覺優(yōu)勢的根源即生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的人工數(shù)字模型即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入圖像識別領(lǐng)域，與常規(guī)的數(shù)字圖像處理技術(shù)相結(jié)合，旨在發(fā)揮兩者的優(yōu)勢彌補雙方的不足，尋找出一種具有較強的靈活性通用性以及魯棒性的平面圖像識別算法。 為了實現(xiàn)機械零件圖像的識別，本文作了如下工作： (1) 研究了圖像處理方面的相關(guān)知識，研究了圖像的濾波以及二值化的理論，對比了幾種圖像邊緣檢測算子，最終決定采用中值濾波并以Canny邊緣檢測算子檢測圖像邊緣。 (2) 研究了圖像的兩種不變特征：Hu的仿射不變矩和NMI特征，通過實驗驗
【學(xué)位授予單位】：四川大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號】：TH122

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 晏開華;蘇真?zhèn)?黃明飛;;支持向量機在機械零件識別中的應(yīng)用[J];電子技術(shù)應(yīng)用;2008年11期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前4條

1 陳曦;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三維飛機目標(biāo)識別研究[D];長春理工大學(xué);2011年

2 趙晨光;基于圖像測量技術(shù)的高壓開關(guān)機械特性測試方法研究[D];華北電力大學(xué)（河北）;2009年

3 朱莉;基于DSP的柑橘形狀分級技術(shù)[D];浙江工業(yè)大學(xué);2009年

4 余春平;金屬斷口的圖像識別研究[D];南昌大學(xué);2009年

本文編號：2714103