發(fā)布時(shí)間：2017-08-17 10:29

  本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺技術(shù)的自動擺盤設(shè)備設(shè)計(jì)開發(fā)

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【摘要】：吸頭和比色杯作為生物實(shí)驗(yàn)室的必備品,主要用于實(shí)驗(yàn)試劑的轉(zhuǎn)移與存放,目前國內(nèi)吸頭和比色杯的擺盤自動化程度低、擺盤效率低,易出現(xiàn)產(chǎn)品漏檢情況。為了解決此實(shí)際工程問題,本文基于工控機(jī)和運(yùn)動控制卡,并采用機(jī)器視覺技術(shù)開發(fā)出了一個新型的自動擺盤機(jī)控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了從取盒、定位、檢測、排料、擺盤到卸盒的整個生產(chǎn)流程的自動化,從而解決了人工擺盤速度慢、檢測精度低的問題。本文主要內(nèi)容如下：第一,從客戶要求出發(fā),搭建了自動擺盤機(jī)硬件平臺,此平臺的控制核心是工控機(jī),本文對此硬件平臺的各個環(huán)節(jié)進(jìn)行闡述,包括系統(tǒng)的整體硬件框架結(jié)構(gòu)。第二,開發(fā)了基于LabVIEW運(yùn)行環(huán)境的整個控制系統(tǒng)軟件,包括擺盤機(jī)初始化設(shè)置模塊、擺盤機(jī)回原點(diǎn)模塊、擺盤機(jī)取盒模塊、擺盤機(jī)排料模塊、擺盤機(jī)裝盒模塊、擺盤機(jī)卸盒模塊、擺盤機(jī)修正誤差模塊等,建立起工控機(jī)與伺服電機(jī)、繼電器等各部件的通信,從而精準(zhǔn)控制各個氣缸、各個電機(jī)以及數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸。第三,根據(jù)吸頭和比色杯的質(zhì)量檢測要求,在分析吸頭和比色杯缺陷特征的基礎(chǔ)上,提出了基于機(jī)器視覺技術(shù)的吸頭和比色杯表面缺陷檢測方案,并由此提出了吸頭和比色杯的表面缺陷特征識別算法,通過對吸頭和比色杯表面進(jìn)行圖像采集和處理,系統(tǒng)可自動判斷其是否屬于合格產(chǎn)品。系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行結(jié)果表明,所設(shè)計(jì)的自動擺盤機(jī)機(jī)器視覺系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)精確檢測功能,滿足系統(tǒng)檢測時(shí)間和精度要求,整個控制系統(tǒng)具有結(jié)構(gòu)簡單、擺盤速度快、擺盤效率高、適用性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),可實(shí)現(xiàn)各類大小的吸頭和比色杯盒具的自動擺盤,具有很大的工程應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：擺盤機(jī) 機(jī)器視覺 LabVIEW 運(yùn)動控制卡
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-16
• 1.1 選題背景及意義11-12
• 1.2 視覺檢測技術(shù)介紹及國內(nèi)外現(xiàn)狀12-13
• 1.3 LabVIEW簡介13-14
• 1.4 主要內(nèi)容14-16
• 第2章 自動擺盤機(jī)系統(tǒng)平臺結(jié)構(gòu)16-40
• 2.1 自動擺盤系統(tǒng)平臺框架及工作原理16-23
• 2.1.1 擺盤機(jī)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)16-18
• 2.1.2 上料區(qū)18-20
• 2.1.3 檢測區(qū)20-21
• 2.1.4 擺盤區(qū)21-23
• 2.2 自動擺盤控制系統(tǒng)硬件組成23-29
• 2.2.1 氣缸23-24
• 2.2.2 電磁閥24-25
• 2.2.3 工控機(jī)25-26
• 2.2.4 運(yùn)動控制卡26-29
• 2.3 自動擺盤檢測系統(tǒng)硬件組成29-39
• 2.3.1 相機(jī)的選擇29-32
• 2.3.2 光學(xué)鏡頭32-33
• 2.3.3 光源和照明方式33-36
• 2.3.4 光纖放大器36-39
• 2.4 本章小結(jié)39-40
• 第3章 自動擺盤機(jī)控制系統(tǒng)軟件開發(fā)40-51
• 3.1 軟件整體設(shè)計(jì)需求40
• 3.2 系統(tǒng)各總線通訊實(shí)現(xiàn)40-42
• 3.2.1 PCI總線40-41
• 3.2.2 USB總線41-42
• 3.3 系統(tǒng)程序設(shè)計(jì)42-50
• 3.3.1 運(yùn)動控制卡控制系統(tǒng)42-43
• 3.3.2 運(yùn)動控制卡控制指令43-45
• 3.3.3 自動擺盤機(jī)控制程序45-50
• 3.4 本章小結(jié)50-51
• 第4章 表面缺陷檢測系統(tǒng)51-84
• 4.1 缺陷圖像特征分析51-53
• 4.2 表面缺陷檢測框架設(shè)計(jì)方案53-57
• 4.2.1 表面缺陷檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)53
• 4.2.2 表面缺陷檢測硬件系統(tǒng)53-54
• 4.2.3 表面缺陷檢測軟件系統(tǒng)54-56
• 4.2.4 表面缺陷識別系統(tǒng)56-57
• 4.3 圖像采集及預(yù)處理57-58
• 4.3.1 圖像實(shí)時(shí)采集57
• 4.3.2 圖像預(yù)處理57-58
• 4.4 圖像分割58-68
• 4.4.1 基于區(qū)域生長的圖像分割算法59
• 4.4.2 基于邊緣檢測的圖像分割算法59-61
• 4.4.3 基于閾值的圖像分割算法61-67
• 4.4.4 三種分割算法的效果比對分析67-68
• 4.5 圖像濾波68-72
• 4.5.1 Canny邊緣濾波器69-70
• 4.5.2 Deriche邊緣濾波器70
• 4.5.3 Lanser邊緣濾波器70-71
• 4.5.4 三種濾波器器的比較71-72
• 4.6 形態(tài)學(xué)圖像處理72-74
• 4.6.1 形態(tài)學(xué)基本符號72
• 4.6.2 圖像膨脹和腐蝕72-74
• 4.6.3 開運(yùn)算和閉運(yùn)算74
• 4.7 內(nèi)毛刺和外擴(kuò)邊缺陷識別74-78
• 4.7.1 目標(biāo)區(qū)域ROI提取75
• 4.7.2 目標(biāo)區(qū)域的測量75-76
• 4.7.3 缺陷圖像的判斷76-78
• 4.8 邊緣破碎和掉角缺陷識別78-84
• 4.8.1 目標(biāo)區(qū)域提取79
• 4.8.2 目標(biāo)區(qū)域邊緣提取79-80
• 4.8.3 目標(biāo)區(qū)域邊緣擬合80-82
• 4.8.4 目標(biāo)區(qū)域邊緣腐蝕82-84
• 第5章 總結(jié)和展望84-87
• 5.1 研究工作總結(jié)84-85
• 5.2 工作展望85-87
• 參考文獻(xiàn)87-89
• 附錄89

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