在“中國(guó)制造2025”的時(shí)代背景下,制造業(yè)變革逐步朝著信息化、智能化方向邁進(jìn),工業(yè)領(lǐng)域及無(wú)人駕駛、智慧物流等新興產(chǎn)業(yè)對(duì)視覺(jué)集成的兼容性及實(shí)時(shí)性提出更高的要求,同時(shí)線(xiàn)特征檢測(cè)在受干擾和低對(duì)比度場(chǎng)景下的應(yīng)用也受到限制。本文主要研究視覺(jué)從站的總線(xiàn)集成技術(shù),并將其應(yīng)用于線(xiàn)特征檢測(cè)�；贑ANOpen（Controller Area Network Open）總線(xiàn)實(shí)時(shí)、開(kāi)放的優(yōu)點(diǎn),提出總線(xiàn)集成的改進(jìn)方案;結(jié)合線(xiàn)結(jié)構(gòu)光調(diào)平與布料條紋定位的應(yīng)用需求,確定了以O(shè)penMV嵌入式相機(jī)為平臺(tái)、MicroPython為視覺(jué)系統(tǒng),CANOpen為通信協(xié)議的總體方案。研究了線(xiàn)特征視覺(jué)檢測(cè)方法。在線(xiàn)結(jié)構(gòu)光中心提取中,通過(guò)感興趣區(qū)域與灰度直方圖自適應(yīng)設(shè)置閾值;對(duì)比了光條截面呈高斯分布的幾種Hough變換投票結(jié)果,采用“Grayscale+Laplacian”的疊加投票方式,解決了環(huán)境光干擾而產(chǎn)生的抖動(dòng)問(wèn)題。在布料條紋提取中,使用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè),統(tǒng)計(jì)梯度分布來(lái)確定高低閾值及直線(xiàn)預(yù)檢角度,并通過(guò)Hough變換實(shí)現(xiàn)不同對(duì)比度邊緣的提取。研究了嵌入式視覺(jué)從站的總線(xiàn)集成技術(shù)及程序開(kāi)發(fā)方法。參考DS402伺服設(shè)備標(biāo)... 

【文章來(lái)源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

論文結(jié)構(gòu)圖

現(xiàn)有視覺(jué)集成方案對(duì)比

視覺(jué)從站總線(xiàn)集成方案

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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