發(fā)布時(shí)間：2021-04-17 14:13

　　伴隨著智能化的進(jìn)步,機(jī)器人數(shù)量快速增加,人工智能得到了充分的發(fā)展空間。機(jī)器視覺是一種利用高性能相機(jī)等采集裝置獲取需要分析的圖像,并從中將需要的信息分離出來,從而實(shí)現(xiàn)代替人眼睛功能的技術(shù)。玻璃作為現(xiàn)行社會(huì)隨處可見的產(chǎn)品,邊緣研磨是玻璃加工高水平發(fā)展的技術(shù)需求,機(jī)器視覺的高精度、持續(xù)時(shí)間長的特點(diǎn)滿足了質(zhì)量檢測的需求,實(shí)現(xiàn)玻璃制造行業(yè)的快速高效發(fā)展。根據(jù)需檢測的曲邊玻璃的缺陷特征來設(shè)計(jì)機(jī)器視覺的圖像采集系統(tǒng)。從玻璃的加工機(jī)理和磨削方法,簡析出玻璃缺陷（亮斑、白線、爆邊）的形成原理,通過缺陷特征的分析,選擇設(shè)計(jì)采集設(shè)備,工業(yè)CCD相機(jī)的清晰度、分辨率均可以滿足;由于檢測面是上下對稱曲面的,為實(shí)現(xiàn)光源的均勻照射,采用條形LED光源與檢測表面平行的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì);白線與亮斑的特征通過光源的照射,與相機(jī)處于同一平面時(shí)即可完整的顯示出來,在對爆邊的檢測中,由于爆邊較小,將相機(jī)與玻璃成45o角時(shí)可以擴(kuò)大爆邊特征,簡化檢測過程。使用較為成熟的圖像處理軟件HALCON識(shí)別采集到的缺陷圖片,通過人工視覺以及機(jī)器視覺的綜合分析確定玻璃邊緣缺陷的檢測思路。在已有算法的基礎(chǔ)上,閾值分割出亮斑,直方圖均衡化強(qiáng)化爆邊特征,雙... 

【文章來源】：煙臺(tái)大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 機(jī)器視覺技術(shù)
        1.2.1 機(jī)器視覺背景介紹
        1.2.2 機(jī)器視覺研究現(xiàn)狀與應(yīng)用
        1.2.3 機(jī)器視覺系統(tǒng)
    1.3 玻璃行業(yè)和機(jī)器視覺結(jié)合的必然性
    1.4 本課題主要研究內(nèi)容
第二章 玻璃邊緣缺陷的分析
    2.1 研磨加工技術(shù)
        2.1.1 垂直研磨
        2.1.2 平行滾輪式研磨
        2.1.3 面部側(cè)面研磨
    2.2 玻璃缺陷形成機(jī)理及特征
        2.2.1 亮斑的成因分析
        2.2.2 爆邊的成因分析
        2.2.3 白線成因分析
    2.3 本章小結(jié)
第三章 硬件裝置的設(shè)計(jì)
    3.1 CCD相機(jī)的選擇
    3.2 光源系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
    3.3 總體結(jié)構(gòu)框架
    3.4 本章小結(jié)
第四章 缺陷識(shí)別算法研究
    4.1 圖像處理基本理論
        4.1.1 相鄰像素
        4.1.2 直方圖
        4.1.3 圖像增強(qiáng)
        4.1.4 圖像分割
        4.1.5 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在圖像處理中的應(yīng)用
        4.1.6 圖像數(shù)據(jù)的表示與存儲(chǔ)
    4.2 缺陷識(shí)別算法設(shè)計(jì)
        4.2.1 Halcon旋轉(zhuǎn)縮放和平移
        4.2.2 亮斑的識(shí)別算法
        4.2.3 白線的識(shí)別算法
        4.2.4 爆邊的識(shí)別算法
    4.3 本章小結(jié)
第五章 軟件編程界面設(shè)計(jì)
    5.1 HALCON和 VC++混合編程的設(shè)計(jì)流程
    5.2 用例設(shè)計(jì)
    5.3 系統(tǒng)信息交互的簡述
    5.4 本章小結(jié)
第六章 實(shí)驗(yàn)檢測
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間所獲學(xué)術(shù)成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[7]基于SPH方法的石英玻璃超精密加工機(jī)理研究[D]. 鄭桂林.大連理工大學(xué) 2017
[8]基于邊緣的復(fù)雜背景下識(shí)別技術(shù)研究[D]. 黃正文.集美大學(xué) 2017
[9]基于嵌入式的采樣機(jī)器人視覺測量系統(tǒng)研究[D]. 袁超峰.西安建筑科技大學(xué) 2017
[10]透明玻璃平板表面缺陷在線檢測系統(tǒng)的研究[D]. 彭超.浙江工業(yè)大學(xué) 2016



本文編號：3143590