本文關(guān)鍵詞：大尺寸石材切割系統(tǒng)中的嵌入式視覺引導(dǎo)技術(shù)研究

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【摘要】：石材是一種常用的建筑裝飾材料,被廣泛地運用在公共設(shè)施建設(shè)和家庭裝飾當(dāng)中。近些年,我國加大了對基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入,進一步地刺激了對石材的消費需求。但是國內(nèi)的石材生產(chǎn)過程的自動化程度不高,石材的生產(chǎn)檢測仍然依靠人工完成,成本高且生產(chǎn)效率低下。嵌入式機器視覺具有成本低、體積小、容易安裝等特點,而且處理速度快、運行穩(wěn)定,能夠替代工人去完成石材切割過程中枯燥頻繁的引導(dǎo)檢測工作,因此本課題具有很重要的研究意義。本文從生產(chǎn)需求入手,對采用嵌入式機器視覺的方法來引導(dǎo)大尺寸石材切割過程進行了研究,主要研究內(nèi)容如下:(1)根據(jù)設(shè)計需求,提出了采用嵌入式機器視覺的切割引導(dǎo)方案,并根據(jù)檢測處理過程的特點,采用基于ARM內(nèi)核的嵌入式處理器的QY-IMX6S控制板為硬件處理平臺。針對大尺寸石材的檢測需求,提出了采用雙相機交叉采集的圖像采集方案,并采用雙板并行運行的模式來提升處理速度;(2)搭建了基于嵌入式Linux系統(tǒng)的開發(fā)調(diào)試平臺,在此基礎(chǔ)上,研究了嵌入式Linux系統(tǒng)下的V4L2免驅(qū)結(jié)構(gòu),并利用V4L2實現(xiàn)了圖像的采集。同時因為后續(xù)的圖像處理算法只需要紅色分量,本文采用從YUYV格式中直接提取紅色分量的方法,以減少存儲數(shù)據(jù)量,提高圖像采集速度;(3)分析了石材的缺陷類型,對圖像的濾波、二值化等預(yù)處理過程做了研究,并選擇了合適的預(yù)處理方法。對于目標(biāo)激光線的線性擬合,本文研究了最小二乘法和Hough直線變換兩種線性擬合方法,考慮到有環(huán)境光的干擾,最終選擇了Hough直線變換來進行線性擬合。通過對檢測目標(biāo)范圍的判定與坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換,優(yōu)化了Hough轉(zhuǎn)換過程,提高了處理速度。由于圖像畸變以及畸變矯正所帶來的困難,本文提出了采用分段擬合的方法來減小畸變的影響。對于缺陷的檢測,采用對擬合直線上點灰度值的變化情況來進行判定,并采用對擬合直線上點在線激光寬度范圍內(nèi)求灰度平均值的方法來提高檢測精度;(4)設(shè)計了嵌入式視覺引導(dǎo)系統(tǒng)與石材切割控制平臺的工作交互過程,完成了相應(yīng)軟件的設(shè)計開發(fā)與優(yōu)化。在實驗室條件下,測試了引導(dǎo)系統(tǒng)對不同寬度缺陷的識別率,實驗結(jié)果表明,本文的檢測算法能夠識別8 mm及以上寬度缺陷,平均檢測時間在0.4 s左右,能夠滿足系統(tǒng)的設(shè)計需求。
【關(guān)鍵詞】：嵌入式系統(tǒng) 視覺引導(dǎo) 大尺寸石材 直線擬合
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TU63;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀和進展11-12
• 1.2.1 機器視覺檢測技術(shù)11
• 1.2.2 嵌入式機器視覺技術(shù)11-12
• 1.3 論文研究的主要內(nèi)容12-13
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)安排13-15
• 第二章 系統(tǒng)方案設(shè)計與軟硬件介紹15-33
• 2.1 系統(tǒng)設(shè)計需求15-16
• 2.2 系統(tǒng)方案設(shè)計16-18
• 2.3 硬件平臺的器件選型18-25
• 2.3.1 系統(tǒng)的硬件處理平臺18-20
• 2.3.2 圖像傳感器的選擇20-24
• 2.3.3 一字線激光器的選擇24-25
• 2.4 軟件平臺的選擇與搭建25-32
• 2.4.1 嵌入式操作系統(tǒng)的選擇25-27
• 2.4.2 嵌入式Linux開發(fā)環(huán)境的構(gòu)建27-30
• 2.4.3 板間網(wǎng)絡(luò)通信方式的選擇30-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第三章 圖像采集與顯示33-42
• 3.1 基于V4L2的圖像采集33-37
• 3.1.1 V4L2簡介33
• 3.1.2 V4L2驅(qū)動架構(gòu)33-35
• 3.1.3 圖像采集流程35-37
• 3.2 圖像格式轉(zhuǎn)換37-40
• 3.2.1 YUYV與RGB簡介37-38
• 3.2.2 YUYV格式中的紅色分量提取38-40
• 3.3 基于Frame buffer的圖像顯示40-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第四章 目標(biāo)線性擬合與缺陷檢測42-66
• 4.1 缺陷分析42
• 4.2 圖像預(yù)處理42-47
• 4.2.1 圖像去噪43-44
• 4.2.2 圖像二值化44-47
• 4.3 直線方程提取處理47-60
• 4.3.1 基于最小二乘法的直線提取47-50
• 4.3.2 基于Hough變換的直線提取50-55
• 4.3.3 Hough變換的優(yōu)化55-57
• 4.3.4 畸變分析與基于Hough變換的分段擬合57-60
• 4.4 缺陷檢測60-65
• 4.4.1 斷點缺陷檢測60-62
• 4.4.2 凹陷檢測62-65
• 4.5 本章小結(jié)65-66
• 第五章 視覺引導(dǎo)系統(tǒng)平臺搭建與測試66-75
• 5.1 引導(dǎo)系統(tǒng)平臺搭建與干擾分析66-67
• 5.2 引導(dǎo)系統(tǒng)工作流程67-68
• 5.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計與實現(xiàn)68-73
• 5.4 實驗測試與結(jié)果分析73-74
• 5.5 本章小結(jié)74-75
• 第六章 總結(jié)與展望75-77
• 6.1 總結(jié)75-76
• 6.2 展望76-77
• 致謝77-78
• 參考文獻78-82
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果82-83

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 饒琬婧;田嘉;;基于符號理據(jù)性的公交視覺引導(dǎo)系統(tǒng)設(shè)計[J];科技創(chuàng)新導(dǎo)報;2013年36期

2 饒琬婧;田U喖，

本文編號：637258