本文關(guān)鍵詞：基于CCD傳感器視覺(jué)圖像定位方法的研究與應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 機(jī)器視覺(jué) 圖像二值化 灰度形態(tài)處理 邊緣檢測(cè) 兩極分解法

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)等信息技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用,機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)、精密測(cè)控、自動(dòng)生產(chǎn)線、郵政自動(dòng)化、顯微醫(yī)學(xué)操作等行業(yè)和領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越多,甚至在一些特殊場(chǎng)合,例如惡劣環(huán)境、極限環(huán)境下的科考等,已經(jīng)不能離開機(jī)器視覺(jué)。本文嘗試基于康耐視視覺(jué)系統(tǒng)及其工業(yè)機(jī)器人自動(dòng)化控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)于多磁碟組件安裝過(guò)程的定位、測(cè)量、校準(zhǔn)及復(fù)核,通過(guò)視覺(jué)定位技術(shù)制作平衡環(huán)組件以解決溫徹斯特碟式硬盤磁碟堆組件組裝過(guò)程中產(chǎn)生的不平衡。作者完成的主要工作如下：(1)對(duì)視覺(jué)工業(yè)機(jī)器人的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析,對(duì)基于視覺(jué)機(jī)器人圖像定位方法的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析和描述,主要包括圖像分割、灰度形態(tài)處理、利用邊緣檢測(cè)算法提取邊緣技術(shù)等。(2)提出了基于二值化算法的兩級(jí)分解法完成精確成像樣本的獲取及處理,根據(jù)圖像的灰度分布,統(tǒng)計(jì)其最佳的閡值,該圖像定位方法能夠直接從圖像灰度中獲取動(dòng)態(tài)閾值對(duì)圖像二值化,一次性完成在普通圖像預(yù)處理中的分離無(wú)效區(qū)域、濾波、增強(qiáng)、二值化等過(guò)程,從而完成定位系統(tǒng)成像。(3)測(cè)試并得出了圖像樣本的定位測(cè)量值和可靠性可重復(fù)性試驗(yàn)?zāi)Ｐ?指導(dǎo)了標(biāo)準(zhǔn)盤和平衡環(huán)組件的設(shè)計(jì)和制作,應(yīng)用于硬盤磁碟堆組件組裝工位,驗(yàn)證了本圖像定位方法在對(duì)校驗(yàn)平衡組件的位置、高度、亮度、色差等參數(shù)指標(biāo)的作用。本文分析和設(shè)計(jì)的基于CCD傳感器的視覺(jué)機(jī)器人圖像定位方法綜合運(yùn)用了灰度形態(tài)處理、邊緣檢測(cè)算法、圖像二值化算法,實(shí)現(xiàn)了聯(lián)機(jī)檢測(cè)和監(jiān)控生產(chǎn)組裝過(guò)程中,對(duì)平衡環(huán)組件安裝位置進(jìn)行實(shí)時(shí)的調(diào)節(jié),從而對(duì)整個(gè)組裝過(guò)程中的生產(chǎn)質(zhì)量及合格率進(jìn)行控制,達(dá)到了提高產(chǎn)品可靠性,降低生產(chǎn)成本和報(bào)廢率的目的。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器視覺(jué) 圖像二值化 灰度形態(tài)處理 邊緣檢測(cè) 兩極分解法
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(工程管理與信息技術(shù)學(xué)院)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;TP212
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-22
• 1.1 研究背景與意義10-13
• 1.1.1 機(jī)器視覺(jué)的兩大發(fā)展方向11-12
• 1.1.2 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用12-13
• 1.2 視覺(jué)工業(yè)機(jī)器人的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-19
• 1.2.1 工業(yè)機(jī)器人的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)14-16
• 1.2.2 視覺(jué)工業(yè)機(jī)器人16-17
• 1.2.3 信息物理系統(tǒng)17-19
• 1.2.4 機(jī)器視覺(jué)與智慧工廠19
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容19-22
• 第二章 平衡環(huán)組件的參考模型設(shè)計(jì)22-32
• 2.1 靜態(tài)及動(dòng)態(tài)不平衡的產(chǎn)生原理22-30
• 2.1.1 影響靜態(tài)及動(dòng)態(tài)不平衡的幾個(gè)因素22-24
• 2.1.2 靜態(tài)及動(dòng)態(tài)不平衡的產(chǎn)生方式24
• 2.1.3 如何矯正靜態(tài)及動(dòng)態(tài)不平衡24-26
• 2.1.4 平衡環(huán)設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型26-28
• 2.1.5 根據(jù)模擬實(shí)驗(yàn)選擇正確的平衡環(huán)28-30
• 2.2 平衡環(huán)模型算法優(yōu)化30-31
• 2.3 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于二值化算法的圖像定位設(shè)計(jì)與優(yōu)化32-50
• 3.1 常規(guī)的二維圖像處理方法32-38
• 3.2 二值化算法的設(shè)計(jì)與優(yōu)化38-40
• 3.3 二值化算法的仿真結(jié)果40-42
• 3.4 灰度形態(tài)的處理42-48
• 3.4.1 兩級(jí)分解法43-46
• 3.4.2 圖像的校準(zhǔn)46-48
• 3.5 本章小結(jié)48-50
• 第四章 機(jī)器視覺(jué)圖像定位設(shè)計(jì)的實(shí)施與驗(yàn)證50-60
• 4.1 機(jī)器視覺(jué)控制系統(tǒng)的工作原理50
• 4.2 機(jī)器視覺(jué)圖像系統(tǒng)的工作原理50-51
• 4.3 兩級(jí)分解法定位實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)思想51
• 4.4 機(jī)器視覺(jué)圖像定位方法的實(shí)驗(yàn)環(huán)境51-57
• 4.4.1 ABB機(jī)器人52
• 4.4.2 康耐視成像系統(tǒng)52-54
• 4.4.3 平衡環(huán)定位安裝54-55
• 4.4.4 圖像處理和數(shù)據(jù)分析模塊55-56
• 4.4.5 工業(yè)機(jī)器人仿真軟件環(huán)境搭建56-57
• 4.5 可靠性及可重復(fù)性測(cè)試(R&R)57-58
• 4.6 平衡環(huán)矯正工位設(shè)計(jì)58-59
• 4.7 本章小結(jié)59-60
• 第五章 結(jié)論與展望60-64
• 5.1 結(jié)論60-62
• 5.2 展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-66
• 致謝66-68
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的論文與研究成果68

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本文編號(hào)：675959