本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺的扁彈簧在線分類及質(zhì)量檢測　出處：《鄭州大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 機(jī)器視覺 支持向量機(jī) 扁彈簧 分類 質(zhì)量檢測

【摘要】：扁彈簧是汽車起動機(jī)的重要組成零件之一,扁彈簧輪廓的精度直接影響了汽車起動機(jī)的使用狀況。目前,扁彈簧的分類和質(zhì)量檢測方法仍然為人工識別,不但工人勞動強(qiáng)度過大,容易疲勞,檢測準(zhǔn)確率不高,而且檢測效率十分低下,極大的制約了扁彈簧的生產(chǎn)和應(yīng)用。本文提出了基于機(jī)器視覺技術(shù)的扁彈簧分類和質(zhì)量檢測方法,對扁彈簧圖像的預(yù)處理方法、分類方法和質(zhì)量檢測方法進(jìn)行了探索和研究,開發(fā)出了扁彈簧分類和質(zhì)量檢測系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)分析了各種預(yù)處理方法的處理效果,最終選擇加權(quán)平均法作為圖像的灰度化方法;選擇中值濾波方法作為圖像的去噪方法,達(dá)到在去除圖像噪聲的同時保留邊緣的效果;通過尋找輪廓最小外接矩形的方法,得到扁彈簧的感興趣區(qū)域,并使用OSTU方法對圖像進(jìn)行二值化處理。實(shí)驗(yàn)研究了基于機(jī)器視覺和DDAG SVMs的扁彈簧分類算法。對預(yù)處理圖像提取黑色像素分布向量,作為特征參數(shù)向量,然后采用DDAG SVMs方法對不同型號的扁彈簧的特征向量進(jìn)行訓(xùn)練,最后對采集到的不同型號扁彈簧測試樣本進(jìn)行分類測試實(shí)驗(yàn)。根據(jù)不同扭轉(zhuǎn)角下扁彈簧橫截面圖像的特征,研究了扁彈簧質(zhì)量檢測的算法,提出兩種扁彈簧質(zhì)量檢測方法:基于SVM的扁彈簧質(zhì)量檢測方法和基于圖像輪廓特征的質(zhì)量檢測方法,并對兩種方法的結(jié)果進(jìn)行誤差分析。最后,根據(jù)扁彈簧分類和質(zhì)量檢測的任務(wù)要求,設(shè)計出扁彈簧分類和質(zhì)量檢測視覺系統(tǒng)的總體方案,利用Microsoft Visual Studio、C++語言、MFC、Open CV等開發(fā)工具,完成了扁彈簧分類和質(zhì)量檢測系統(tǒng)軟件的開發(fā)。研究表明,基于機(jī)器視覺的扁彈簧分類和質(zhì)量檢測方法效率高,準(zhǔn)確率高,可以滿足扁彈簧自動化分類和質(zhì)量檢測的各項(xiàng)要求。
[Abstract]:The flat spring is one of the important components of the automobile starter, and the precision of the flat spring contour directly affects the use of the automobile starter. At present, the classification and quality inspection methods of flat springs are still artificial identification. Not only are workers too strong in labor, but also easy to fatigue. The detection accuracy is not high, and the detection efficiency is very low, which greatly restricts the production and application of flat springs. In this paper, the classification and quality inspection method of flat springs based on machine vision technology is proposed. The preprocessing methods, classification methods and quality detection methods of flat spring images are explored and researched, and the classification and quality detection system of flat springs is developed. The experimental analysis of the effect of various pretreatment methods, the final choice of the weighted average method as gray image method; median filtering method for image denoising method, to eliminate noise while preserving the edge effect; contour by finding the minimum enclosing rectangle method, get the regional flat spring of interest. And the image binarization processing using OSTU method. The classification algorithm of flat spring based on machine vision and DDAG SVMs is studied experimentally. The distribution vector of black pixels is extracted from preprocessed image as feature parameter vector. Then, DDAG SVMs method is applied to train characteristic vectors of different types of flat springs. Finally, classification tests of different types of flat spring test samples are carried out. According to the different torsion angles under the flat spring cross section image features, on the flat spring quality detection algorithm, put forward two methods for detection of flat spring quality: Based on flat spring quality detection method and SVM detection method based on the quality of image contour features, and the results of the two methods of error analysis. Finally, according to the classification of flat spring and quality inspection mission requirements, the general design scheme of flat spring classification and quality inspection of the visual system, using Microsoft Visual Studio, C++ MFC, Open language, CV development tools, developed a flat spring classification and quality detection system software. The research shows that the classification and quality inspection method of flat springs based on machine vision is efficient and accurate, which can meet the requirements of automatic classification and quality inspection of flat springs.
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：U464.142;TP391.41

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本文編號：1338146