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基于機器視覺的機器人涂膠質(zhì)量在線檢測技術研究

發(fā)布時間:2016-12-07 09:38

  本文關鍵詞:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的泥石流平均流速預測,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《哈爾濱工業(yè)大學》 2015年

基于機器視覺的機器人涂膠質(zhì)量在線檢測技術研究

王亞運  

【摘要】:本文研究了基于機器視覺的涂膠質(zhì)量在線檢測技術,目的在于為汽車制造企業(yè)提供一種高效實時的汽車前蓋機器人涂膠質(zhì)量在線檢測手段,幫助企業(yè)在更好地控制涂膠質(zhì)量的同時降低其生產(chǎn)成本。在研究過程中,首先根據(jù)系統(tǒng)的性能指標和技術要求確定了涂膠質(zhì)量在線檢測系統(tǒng)的總體方案,并對硬件系統(tǒng)的關鍵設備進行了選型設計,然后針對汽車前蓋機器人涂膠的特點研究了圖像處理和分析算法,為實現(xiàn)實時在線檢測,提出了基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡的涂膠信息預測算法,再根據(jù)系統(tǒng)的功能要求開發(fā)了涂膠質(zhì)量在線檢測軟件,最后對設計的在線視覺檢測系統(tǒng)進行了性能驗證實驗。本文的研究成果包括涂膠質(zhì)量在線圖像處理分析算法與在線質(zhì)檢系統(tǒng)的硬件平臺及應用軟件。為方便調(diào)整視覺裝置的安裝姿態(tài),設計了基于千分表支架結構的安裝機構,確定了滿足系統(tǒng)性能指標的關鍵設備具體型號,并搭建了在線質(zhì)檢系統(tǒng)硬件平臺;研究了基于機器視覺的涂膠質(zhì)量檢測技術的圖像處理算法,在比較分析常用處理方法的基礎上確定了最適合本文的方法;針對無法給出涂膠軌跡任意一點處相機標定信息的問題,設計了利用涂膠質(zhì)檢系統(tǒng)專用標定物離散標定并基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡進行標定信息預測的標定方法;為得到特定涂膠位置處的相機標定信息,提出了標定物直徑與位置信息檢測算法;基于MOTOCOM32軟件及以太網(wǎng)實現(xiàn)了機器人狀態(tài)信息的采集;利用SQL Server及ADO技術完成了對系統(tǒng)數(shù)據(jù)的讀取與儲存;基于MFC設計了涂膠質(zhì)量在線檢測軟件,實現(xiàn)了圖像采集、處理分析與顯示,分析結果顯示與存儲,以及用戶操作界面等功能,F(xiàn)場實驗結果表明:設計的視覺裝置安裝機構調(diào)整方便靈活,易于用戶操作;提出的標定物直徑與位置信息檢測算法設計合理,檢測效率較高;設計的基于神經(jīng)網(wǎng)絡預測的標定方法的標定精度及可靠性均滿足系統(tǒng)檢測要求;設計的涂膠質(zhì)量在線視覺檢測系統(tǒng)的檢測精度較高,檢測時間較短,達到了預期的檢測目標。

【關鍵詞】:
【學位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:TP391.41;TP242
【目錄】:

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相關機構

>華南理工大學

>長春工業(yè)大學

>安徽理工大學

>哈爾濱工業(yè)大學

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本文編號:207085

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