發(fā)布時(shí)間：2020-04-25 19:30

【摘要】：目前,國(guó)內(nèi)汽車電動(dòng)座椅在進(jìn)行出廠質(zhì)量檢測(cè)時(shí),均采用人工手動(dòng)撥動(dòng)座椅開關(guān)方式來(lái)檢測(cè)其是否滿足行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。待檢測(cè)結(jié)束后也是通過(guò)手動(dòng)撥動(dòng)座椅開關(guān)調(diào)整座椅位姿至合適位置,以便后續(xù)工序操作。該檢測(cè)方法存在勞動(dòng)強(qiáng)度大、檢測(cè)效率低、穩(wěn)定性差等問(wèn)題,本論文提出基于機(jī)器視覺(jué)和圖像處理的汽車電動(dòng)座椅智能檢測(cè)方案,其核心是座椅開關(guān)圖像定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。研究的方法和內(nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面:(1)圖像去噪。座椅檢測(cè)線環(huán)境復(fù)雜,采集座椅開關(guān)圖像時(shí)常常會(huì)引入噪聲從而降低圖像的質(zhì)量,對(duì)含噪聲圖像進(jìn)行去噪聲處理成為圖像研究領(lǐng)域重要的研究方向之一。本文對(duì)基于小波閾值去噪算法、偏微分方程去噪算法和非局部均值去噪算法進(jìn)行了研究,并提出了基于雙邊濾波與離散余弦變換的非局部均值去噪改進(jìn)算法。將雙邊濾波中的像素空間鄰近函數(shù)與非局部均值算法的權(quán)值函數(shù)相結(jié)合,提出新的權(quán)值計(jì)算公式進(jìn)而保護(hù)圖像細(xì)節(jié);利用離散余弦變換能量集中特性來(lái)計(jì)算像素相似性權(quán)值進(jìn)而提高運(yùn)算速度。(2)圖像識(shí)別與定位。根據(jù)生產(chǎn)線作業(yè)環(huán)境,搭建了單目視覺(jué)座椅開關(guān)檢測(cè)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)對(duì)開關(guān)特征識(shí)別和定位。特征識(shí)別主要研究了邊緣檢測(cè)和形狀檢測(cè),最終通過(guò)霍夫圓變換實(shí)現(xiàn)對(duì)座椅開關(guān)識(shí)別和特征提取。圖像定位是通過(guò)研究空間三維目標(biāo)與二維圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間關(guān)系、攝像機(jī)成像模型和攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù),最后獲得座椅開關(guān)的三維坐標(biāo)。(3)圖像定位系統(tǒng)。論文設(shè)計(jì)了汽車電動(dòng)座椅開關(guān)圖像定位系統(tǒng),該系統(tǒng)擁有良好的圖形化人機(jī)交互界面,集成機(jī)器視覺(jué)、圖像處理和數(shù)據(jù)庫(kù)管理等功能。系統(tǒng)可為機(jī)械手操作臺(tái)提供目標(biāo)的坐標(biāo)位置,機(jī)械手代替人工進(jìn)行座椅檢測(cè)和位姿調(diào)整,可減輕檢測(cè)人員勞動(dòng)強(qiáng)度,提高檢測(cè)效率。
【圖文】：

腰托調(diào)節(jié) 前后調(diào)節(jié)高度調(diào)節(jié)坐墊調(diào)節(jié)靠背調(diào)節(jié)圖 1-1 汽車電動(dòng)座椅開關(guān)及其功能過(guò)撥動(dòng)座椅開關(guān)可以控制其內(nèi)部復(fù)雜的電機(jī)驅(qū)動(dòng)電動(dòng)作，，分別為：座椅前后移動(dòng)、座椅整體高度升降腰托調(diào)節(jié)[3-6]。座椅結(jié)構(gòu)及其內(nèi)部驅(qū)動(dòng)電機(jī)位置如

d) 噪聲圖像(σ=30) e) 噪聲圖像(σ=40) f) 噪聲圖像(σ=50)圖 2-5 Barbara 原圖及噪聲圖a) NLM 算法 b) NLM-DCTS 算法 c) 本文算法圖 2-6 Lena 噪聲圖(σ=40)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;U463.836

【參考文獻(xiàn)】

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1 梁廣順;汪日偉;溫顯斌;;基于雙邊濾波與非局部均值的圖像去噪研究[J];光電子·激光;2015年11期

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3 趙海勇;賈仰理;;一種改進(jìn)的各向異性擴(kuò)散去噪模型[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2013年S2期

4 高松濤;王高文;張健;隋永新;楊懷江;;用計(jì)算全息圖校正非球面的畸變[J];光學(xué)精密工程;2013年08期

5 王殿君;;雙目視覺(jué)在移動(dòng)機(jī)器人定位中的應(yīng)用[J];中國(guó)機(jī)械工程;2013年09期

6 單建華;;改進(jìn)權(quán)值函數(shù)的非局部均值去噪算法[J];中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào);2012年10期

7 易子麟;尹東;胡安洲;張榮;;基于非局部均值濾波的SAR圖像去噪[J];電子與信息學(xué)報(bào);2012年04期

8 胡金蓉;蒲亦非;張意;周激流;;DCT子空間的非局部均值去噪算法[J];計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào);2012年01期

9 張鋮偉;王彪;徐貴力;;攝像機(jī)標(biāo)定方法研究[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2010年11期

10 王旭東;葉玉堂;;CMOS與CCD圖像傳感器的比較研究和發(fā)展趨勢(shì)[J];電子設(shè)計(jì)工程;2010年11期

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1 張永霞;圖像處理中去噪與超像素生成算法研究[D];山東大學(xué);2017年

2 孫偉峰;基于非局部信息的信號(hào)與圖像處理算法及其應(yīng)用研究[D];山東大學(xué);2010年

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3 辛田田;汽車電動(dòng)座椅裝配性能測(cè)評(píng)與綜合性能參數(shù)集生成[D];長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué);2016年

4 張炳銀;微裝配系統(tǒng)圖像識(shí)別與定位技術(shù)研究[D];北京理工大學(xué);2016年

5 劉洋;汽車座椅電機(jī)傳動(dòng)機(jī)構(gòu)的仿真和有限元分析[D];中南林業(yè)科技大學(xué);2015年

6 呂學(xué)智;基于雙目視覺(jué)的爬壁機(jī)器人環(huán)境檢測(cè)技術(shù)研究[D];揚(yáng)州大學(xué);2014年

7 姚慶源;多線陣CCD攝像機(jī)標(biāo)定及應(yīng)用研究[D];河南科技大學(xué);2013年

8 潘武;基于機(jī)器視覺(jué)的工件的識(shí)別和定位[D];北京化工大學(xué);2012年

9 楊倩倩;基于加工中心箱體零件自動(dòng)尋位加工技術(shù)研究[D];蘭州理工大學(xué);2010年

10 任曉羽;數(shù)字視頻圖像空時(shí)降噪算法研究[D];重慶大學(xué);2010年

本文編號(hào)：2640608