本文關(guān)鍵詞：基于CCD傳感器視覺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 圖像二值化 灰度形態(tài)處理 邊緣檢測 兩極分解法

【摘要】：隨著計算機(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)器視覺在工業(yè)檢測、精密測控、自動生產(chǎn)線、郵政自動化、顯微醫(yī)學(xué)操作等行業(yè)和領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多,甚至在一些特殊場合,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。本文嘗試基于康耐視視覺系統(tǒng)及其工業(yè)機(jī)器人自動化控制系統(tǒng),實現(xiàn)對于多磁碟組件安裝過程的定位、測量、校準(zhǔn)及復(fù)核,通過視覺定位技術(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程中產(chǎn)生的不平衡。作者完成的主要工作如下：(1)對視覺工業(yè)機(jī)器人的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析,對基于視覺機(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、利用邊緣檢測算法提取邊緣技術(shù)等。(2)提出了基于二值化算法的兩級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態(tài)閾值對圖像二值化,一次性完成在普通圖像預(yù)處理中的分離無效區(qū)域、濾波、增強(qiáng)、二值化等過程,從而完成定位系統(tǒng)成像。(3)測試并得出了圖像樣本的定位測量值和可靠性可重復(fù)性試驗?zāi)Ｐ?指導(dǎo)了標(biāo)準(zhǔn)盤和平衡環(huán)組件的設(shè)計和制作,應(yīng)用于硬盤磁碟堆組件組裝工位,驗證了本圖像定位方法在對校驗平衡組件的位置、高度、亮度、色差等參數(shù)指標(biāo)的作用。本文分析和設(shè)計的基于CCD傳感器的視覺機(jī)器人圖像定位方法綜合運用了灰度形態(tài)處理、邊緣檢測算法、圖像二值化算法,實現(xiàn)了聯(lián)機(jī)檢測和監(jiān)控生產(chǎn)組裝過程中,對平衡環(huán)組件安裝位置進(jìn)行實時的調(diào)節(jié),從而對整個組裝過程中的生產(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)成本和報廢率的目的。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器視覺 圖像二值化 灰度形態(tài)處理 邊緣檢測 兩極分解法
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院大學(xué)(工程管理與信息技術(shù)學(xué)院)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：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)器視覺的兩大發(fā)展方向11-12
• 1.1.2 機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用12-13
• 1.2 視覺工業(yè)機(jī)器人的國內(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14-16
• 1.2.2 視覺工業(yè)機(jī)器人16-17
• 1.2.3 信息物理系統(tǒng)17-19
• 1.2.4 機(jī)器視覺與智慧工廠19
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容19-22
• 第二章 平衡環(huán)組件的參考模型設(shè)計22-32
• 2.1 靜態(tài)及動態(tài)不平衡的產(chǎn)生原理22-30
• 2.1.1 影響靜態(tài)及動態(tài)不平衡的幾個因素22-24
• 2.1.2 靜態(tài)及動態(tài)不平衡的產(chǎn)生方式24
• 2.1.3 如何矯正靜態(tài)及動態(tài)不平衡24-26
• 2.1.4 平衡環(huán)設(shè)計的數(shù)學(xué)模型26-28
• 2.1.5 根據(jù)模擬實驗選擇正確的平衡環(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)器視覺圖像定位設(shè)計的實施與驗證50-60
• 4.1 機(jī)器視覺控制系統(tǒng)的工作原理50
• 4.2 機(jī)器視覺圖像系統(tǒng)的工作原理50-51
• 4.3 兩級分解法定位實驗的設(shè)計思想51
• 4.4 機(jī)器視覺圖像定位方法的實驗環(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)性測試(R&R)57-58
• 4.6 平衡環(huán)矯正工位設(shè)計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
• 個人簡歷、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：675959