目前,我國大型制造業(yè)公司開啟了工業(yè)化轉(zhuǎn)型的浪潮,各個行業(yè)對高質(zhì)量工業(yè)零件的需求與日俱增。螺絲作為工業(yè)設(shè)備上不可或缺的零件,其質(zhì)量對工業(yè)設(shè)備的性能有著很大的影響。隨著計算機(jī)和人工智能技術(shù)的發(fā)展,機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中得到了非常廣泛的應(yīng)用。與此同時,工業(yè)化下設(shè)備進(jìn)行大規(guī)模自動化生產(chǎn)的方式更加普遍,基于非接觸模式下對螺絲的尺寸特征和缺陷特征進(jìn)行綜合檢測的方法成為行業(yè)研究的熱點。由于缺陷特征難以被量化和提取,采用機(jī)器視覺技術(shù)在工業(yè)流水線上進(jìn)行缺陷檢測難度較大,誤判率較高,處理過程較為復(fù)雜。近年來,基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型在各大數(shù)據(jù)集上都取得了巨大的成功,證明該技術(shù)在圖像處理領(lǐng)域內(nèi)能夠取得很好的效果,這也為我們對工業(yè)器件進(jìn)行更快、更精確的智能化檢測提供了新的思路。本課題在基于現(xiàn)有理論的基礎(chǔ)上,對螺絲在工業(yè)上的重要特征進(jìn)行分析和研究,提出了一種基于機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)的螺絲綜合檢測方法。該方法重點研究螺絲的尺寸特征和缺陷特征,研究內(nèi)容主要分為以下四個方面:1)視覺檢測系統(tǒng)的搭建:首先根據(jù)投影法原理,搭建光學(xué)成像系統(tǒng)硬件平臺,選擇CCD工業(yè)相機(jī),采用與工業(yè)相機(jī)像素同等級的光學(xué)鏡頭。然后通... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)的簡易結(jié)構(gòu)圖

接觸

華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文8第二章視覺檢測系統(tǒng)的構(gòu)建2.1檢測系統(tǒng)整體設(shè)計方案本課題是基于機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)理論設(shè)計出對螺絲尺寸特征和缺陷特征進(jìn)行非接觸式檢測方法的研究，該檢測方法包含電子、光學(xué)、圖像處理、人工智能等學(xué)科技術(shù)。整個檢測系統(tǒng)由硬件檢測系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)和特征提取系統(tǒng)三大部分構(gòu)成，如下圖2-1所示。圖2-1視覺檢測系統(tǒng)示意圖2.1.1硬件檢測系統(tǒng)視覺檢測系統(tǒng)由工業(yè)上的硬件設(shè)備和各種裝置組成，通過該硬件檢測系統(tǒng)采集到所要研究對象的圖像信息。采集到圖像質(zhì)量的好壞與采集設(shè)備的精度和采集方式有著很大的關(guān)系，同時圖像質(zhì)量的好壞影響著圖像信息表達(dá)的充分性和準(zhǔn)確性[43]。一張質(zhì)量好的圖像在計算機(jī)后續(xù)處理圖像的過程中，不僅能降低處理的復(fù)雜度，還能提高檢測的精度。本文的硬件檢測系統(tǒng)包括以下兩個模塊，硬件裝置模塊和相機(jī)標(biāo)定模塊。1）圖像采集硬件模塊：圖像采集硬件模塊是整個采集系統(tǒng)的基礎(chǔ)，它包括工業(yè)相機(jī)的選型、鏡頭的選型、不同光源的選型、不同照明方式的選擇等。2）相機(jī)標(biāo)定模塊：相機(jī)標(biāo)定能建立圖像上像素尺寸與空間實際物理尺寸的對應(yīng)系數(shù)關(guān)系，該模塊決定了整個系統(tǒng)檢測參數(shù)的精確度，它包括選擇什么樣的標(biāo)定方式、采

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]機(jī)器視覺表面缺陷檢測綜述[J]. 湯勃,孔建益,伍世虔.  中國圖象圖形學(xué)報. 2017(12)
[2]外螺紋中徑三針法測量技術(shù)研究[J]. 邵莉.  計量與測試技術(shù). 2016(12)
[3]基于OpenCV與USB工業(yè)相機(jī)零件檢測系統(tǒng)的圖像處理研究[J]. 黃振峰,陳海平,鄧培,張鑫星.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2012(18)
[4]機(jī)器視覺技術(shù)及其應(yīng)用綜述[J]. 段峰,王耀南,雷曉峰,吳立釗,譚文.  自動化博覽. 2002(03)

碩士論文
[1]基于圖像處理的螺紋表面缺陷檢測技術(shù)研究[D]. 鄧細(xì)鳳.重慶大學(xué) 2012
[2]基于機(jī)器視覺的外螺紋檢測方法及實驗研究[D]. 卜晨.華南理工大學(xué) 2011



本文編號：3253939