發(fā)布時間：2025-03-29 22:11

　　本論文主要研究了基于機器視覺的汽車座椅靠背檢測的關鍵技術。根據(jù)實際工業(yè)現(xiàn)場的生產環(huán)境和相應需求,開發(fā)了“視覺傳感器+單片機+圖像處理軟件”的檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠較好的實現(xiàn)對汽車座椅靠背的類型檢測以及座椅靠背彈簧掛鉤零部件的漏裝檢測。主要研究內容包括對硬件的選擇與實驗平臺的搭建、采集圖像的預處理、汽車座椅靠背類型與彈簧掛鉤零部件漏裝檢測算法的研究。(1)對采集的圖像進行預處理。主要對相機采集的汽車座椅靠背圖像的原圖像分別使用中值濾波、均值濾波和高斯濾波三種不同的濾波方式進行濾波預處理。對三種濾波方式以及同一種濾波方式在選擇不同模板下分別計算出相應的均方差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)的值。針對本文的應用,5*5模板下的高斯濾波的均方差為:19.0753,峰值信噪比為:35.3261,這優(yōu)于其他濾波方式處理后的圖像的質量。由于汽車座椅靠背本身與彈簧掛鉤零部件的大小和灰度相差較大,為了突出在“大靠背”背景下的“小彈簧”特征,使用了拉普拉斯銳化方式來增加彈簧掛鉤零部件的邊緣特征,這便于后期的汽車座椅靠背類型以及彈簧掛鉤零部件漏裝檢測的實現(xiàn)。(2)提出了改進的RANSAC-SURF算法對汽車座...

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1工業(yè)視覺系統(tǒng)的構成

15圖1.1工業(yè)視覺系統(tǒng)的構成1.3機器視覺在汽車領域的研究現(xiàn)狀在20世紀60年代，美國研制成功了世界上第一臺機器人裝置。機器人的研制成功帶動了很多企業(yè)的發(fā)展，尤其是在自動化程度較高的生產流水線上，這也是因為機器人本身在穩(wěn)定性、工作效率、靈活性等方面都有著出色的表現(xiàn)。在汽車行業(yè)，....

圖2.3硬件設計框圖

22圖2.3硬件設計框圖圖2.4是該視覺檢測裝置的硬件設計示意圖。圖2.4硬件設計示意圖以下就根據(jù)該視覺檢測裝置的硬件設計結構圖和設計框圖，分別對圖像采集單元模塊、圖像處理單元模塊、處理結果顯示與控制單元模塊和執(zhí)行機構單元模塊進行詳細說明。

圖2.4硬件設計示意圖

22圖2.3硬件設計框圖圖2.4是該視覺檢測裝置的硬件設計示意圖。圖2.4硬件設計示意圖以下就根據(jù)該視覺檢測裝置的硬件設計結構圖和設計框圖，分別對圖像采集單元模塊、圖像處理單元模塊、處理結果顯示與控制單元模塊和執(zhí)行機構單元模塊進行詳細說明。

圖2.7�？低昅V-CE100-31GM相機外觀實物圖

27本論文搭建的視覺檢測實驗平臺由于被測物是汽車座椅靠背，面積較大，而所選擇的相機的傳感器規(guī)格是1/2.3”，所以計算得出，視野尺寸長寬約為0.8m和0.57m，工作距離取0.8m，則根據(jù)公式2.1可得。=焦距傳感器尺寸工作距離視野范圍（2.1）可以計算得出焦距為6.389mm，....

本文編號：4037723