現(xiàn)代工業(yè)對測量技術的要求越來越高,在傳統(tǒng)測量方法遭遇瓶頸的時候,許多非接觸測量方法應運而生,其中機器視覺測量技術已經(jīng)成為工業(yè)檢測領域研究和應用的重點。該技術用工業(yè)相機來模擬人類的視覺功能,將相機拍攝到的工件圖像作為測量系統(tǒng)的輸入,再通過計算機對工件圖像進行處理獲取工件的幾何結(jié)構(gòu)信息,最終輸出工件的測量結(jié)果。為了順應當下汽車零部件檢測的發(fā)展形勢,本文在研究國內(nèi)外機器視覺發(fā)展現(xiàn)狀的基礎上,研究開發(fā)了以汽車油泵殼體為測量對象的視覺測量系統(tǒng)。本文的主要研究內(nèi)容包括系統(tǒng)的硬件架構(gòu)設計、改進的亞像素邊緣檢測算法、基于亞像素的油泵殼體尺寸測量以及系統(tǒng)的軟件設計和測量實驗。首先,針對油泵殼體的兩個測量指標,本文設計了相應的光源照明方案,并結(jié)合其他硬件搭建了完整的視覺測量系統(tǒng)。然后,在研究經(jīng)典的像素級邊緣檢測算法和亞像素邊緣檢測算法的基礎上,本文提出了改進的基于二次曲線擬合的亞像素邊緣檢測算法,并通過實驗驗證了改進后的算法性能優(yōu)于原算法。接著,研究了本系統(tǒng)的相機標定方法,并對油泵殼體兩個測量指標的成像進行分析,提出了基于亞像素的尺寸測量方法,并闡述其中涉及的最小二乘曲線擬合算法。最后,完成了系統(tǒng)的軟件設... 

【文章來源】：浙江大學浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 機器視覺技術在工業(yè)檢測領域的發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 機器視覺尺寸測量系統(tǒng)的關鍵問題
    1.4 本文研究內(nèi)容及章節(jié)安排
        1.4.1 本文研究內(nèi)容
        1.4.2 本文章節(jié)安排
第2章 機器視覺尺寸測量系統(tǒng)總體設計
    2.1 機器視覺測量系統(tǒng)的工作原理
    2.2 油泵殼體的主要測量指標
    2.3 機器視覺測量系統(tǒng)的硬件架構(gòu)設計
        2.3.1 光源模塊
        2.3.2 圖像采集模塊
        2.3.3 其他硬件
    2.4 本章小結(jié)
第3章 圖像預處理與邊緣檢測研究
    3.1 圖像預處理
    3.2 像素級邊緣檢測
        3.2.1 像素級邊緣檢測算法
        3.2.2 像素級邊緣檢測算法比較
    3.3 亞像素邊緣檢測
        3.3.1 亞像素邊緣檢測原理
        3.3.2 亞像素邊緣檢測算法簡介
        3.3.3 基于二次曲線擬合的亞像素邊緣檢測算法
    3.4 改進的基于二次曲線擬合的亞像素邊緣檢測算法
        3.4.1 算法改進
        3.4.2 算法性能測試
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于亞像素的油泵殼體尺寸測量
    4.1 相機標定
        4.1.1 線性標定
        4.1.2 相機標定流程
    4.2 油泵殼體指標一的尺寸測量
        4.2.1 指標一的測量方法
        4.2.2 最小二乘法擬合橢圓
        4.2.3 指標一完整測量流程
    4.3 油泵殼體指標二的尺寸測量
        4.3.1 指標二的測量方法
        4.3.2 最小二乘法擬合圓
        4.3.3 指標二完整測量流程
    4.4 本章小結(jié)
第5章 軟件設計與測量實驗
    5.1 軟件設計
    5.2 測量實驗
        5.2.1 測量結(jié)果
        5.2.2 數(shù)據(jù)分析
        5.2.3 指標一的改進測量實驗
    5.3 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
致謝
個人簡歷
攻讀碩士學位期間主要的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于多重插值的亞像素邊緣檢測[J]. 田庸,韓震宇,周永洪.  現(xiàn)代計算機(專業(yè)版). 2017(09)
[2]基于非線性四階圖像插值的亞像素邊緣檢測算法[J]. 吳鵬,徐洪玲,宋文龍,曹軍.  哈爾濱工程大學學報. 2015(02)
[3]基于改進Zernike方法實現(xiàn)圓形邊緣亞像素檢測[J]. 張曉林,周哲海,王曉玲,祝連慶.  計算機工程與應用. 2015(20)
[4]機器視覺技術在工業(yè)檢測中的應用綜述[J]. 張國福,沈洪艷.  電子技術與軟件工程. 2013(22)
[5]機器視覺中的光源照明設計[J]. 朱寶偉.  電子科技. 2013(03)
[6]在線檢測中亞像素邊緣檢測技術的對比研究[J]. 萬秋一,李士林,閆鑫.  伺服控制. 2012(02)
[7]機器視覺系統(tǒng)中鏡頭的選擇[J]. 張五一,張繼超,侯遠韶,楊揚.  中原工學院學報. 2011(06)
[8]機器視覺系統(tǒng)的設計方法[J]. 王運哲,白雁兵,張博.  現(xiàn)代顯示. 2011(11)
[9]圓度誤差評定方法的研究[J]. 高聿地.  機械工程與自動化. 2011(03)
[10]經(jīng)典圖像去噪算法研究綜述[J]. 方莉,張萍.  工業(yè)控制計算機. 2010(11)

博士論文
[1]雙目立體視覺深度感知與三維重建若干問題研究[D]. 羅桂娥.中南大學 2012
[2]移動視覺精密測量關鍵技術研究[D]. 郭磊.天津大學 2011

碩士論文
[1]基于機器視覺的實時輪轂智能識別系統(tǒng)的研究[D]. 陳建可.太原科技大學 2014
[2]基于機器視覺的零件識別和測量系統(tǒng)研究[D]. 鄧小峰.南京航空航天大學 2014
[3]視覺測量中的攝像機標定與三維重建方法研究[D]. 蔡琿.哈爾濱工業(yè)大學 2013
[4]亞像素邊緣檢測技術研究[D]. 張美靜.沈陽理工大學 2013
[5]基于視覺測量的工件尺寸快速檢測技術[D]. 歐陽志熙.重慶大學 2012
[6]基于雙目視覺的機器人目標檢測與控制研究[D]. 余俊.北京交通大學 2011
[7]面向機器視覺系統(tǒng)的CCD數(shù)字相機設計[D]. 王伙榮.西安電子科技大學 2008



本文編號：3202678