本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺的水銀體溫計(jì)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大化和技術(shù)水平的不斷提高,機(jī)器代替人工進(jìn)行自動(dòng)化生產(chǎn)檢測(cè)已成為工業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)。近年來,機(jī)器視覺因其高效率智能化的技術(shù)優(yōu)勢(shì)越來越多地應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)檢測(cè)中。本課題應(yīng)醫(yī)療器械生產(chǎn)廠商的實(shí)際需求,開發(fā)一套基于機(jī)器視覺的水銀體溫計(jì)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng),可作為防呆裝置檢出不合格的產(chǎn)品,并及時(shí)進(jìn)行剔除,以實(shí)現(xiàn)高效自動(dòng)化生產(chǎn)的目的。本課題根據(jù)水銀體溫計(jì)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求,提出總體設(shè)計(jì)方案,包括硬件平臺(tái)的設(shè)計(jì)、軟件系統(tǒng)的開發(fā)。對(duì)于線陣相機(jī)采集的產(chǎn)品圖像,為了保證檢測(cè)算法能夠更穩(wěn)定地運(yùn)行,對(duì)其進(jìn)行相關(guān)預(yù)處理。首先,對(duì)圖像進(jìn)行縱向拉伸消除不同產(chǎn)品圖像中水銀柱之間顯示效果的差異性以及強(qiáng)化被采集的體溫計(jì)圖像中刻度區(qū)域顯示效果的一致性。然后通過自適應(yīng)閾值化操作有效突出刻度線區(qū)域與背景之間的區(qū)分性,以便于實(shí)現(xiàn)后續(xù)對(duì)刻度線區(qū)域的識(shí)別和定位。對(duì)本系統(tǒng)中的視覺檢測(cè)算法進(jìn)行研究,提出一種基于剪枝算法的檢測(cè)方案,即由刻度線和水銀液柱升降端的相對(duì)位置關(guān)系計(jì)算體溫計(jì)的示數(shù)。關(guān)于刻度線區(qū)域的識(shí)別和定位,分別對(duì)基于模板和局部特征的圖像匹配算法進(jìn)行研究,另一方面,針對(duì)水銀柱升降端的識(shí)別和定位,除了基于模板匹配算法的圖像識(shí)別方法以外,又提出一種縱向掃描端點(diǎn)查找的圖像算法,可有效實(shí)現(xiàn)水銀柱升降端頂部端點(diǎn)的定位。根據(jù)設(shè)計(jì)的水銀體溫計(jì)檢測(cè)系統(tǒng),在VC++編譯環(huán)境下,基于Open CV進(jìn)行項(xiàng)目開發(fā),此外,為程序設(shè)計(jì)了簡(jiǎn)易友好的交互界面。在實(shí)驗(yàn)環(huán)境對(duì)該檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試,測(cè)試的數(shù)據(jù)表明該系統(tǒng)性能滿足設(shè)計(jì)要求。本系統(tǒng)不借助外部測(cè)量?jī)x器對(duì)產(chǎn)品示數(shù)進(jìn)行檢測(cè),檢測(cè)過程由軟件自動(dòng)處理,智能化水平較高,可有效提高檢測(cè)效率,同時(shí)降低了勞動(dòng)力成本,具有較好的工業(yè)應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器視覺 線陣相機(jī) 自動(dòng)檢測(cè) 圖像匹配 縱向掃描
【學(xué)位授予單位】：聊城大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R318.6;TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRASCT4-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 課題的研究背景及意義8-9
• 1.2 機(jī)器視覺技術(shù)及其發(fā)展9-11
• 1.3 論文的主要工作和結(jié)構(gòu)安排11-13
• 第二章 水銀體溫計(jì)檢測(cè)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)13-22
• 2.1 檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)要求及難點(diǎn)分析13-14
• 2.2 體溫計(jì)檢測(cè)總體設(shè)計(jì)方案14-15
• 2.3 系統(tǒng)硬件平臺(tái)搭建15-19
• 2.4 系統(tǒng)軟件模塊設(shè)計(jì)19-21
• 2.5 本章小結(jié)21-22
• 第三章 體溫計(jì)產(chǎn)品圖像的預(yù)處理22-31
• 3.1 圖像幾何空間變換22-24
• 3.2 圖像閾值化處理24-30
• 3.3 本章小結(jié)30-31
• 第四章 水銀體溫計(jì)視覺檢測(cè)算法研究31-52
• 4.1 水銀體溫計(jì)示數(shù)檢測(cè)的基本思想31-34
• 4.2 基于模板的圖像區(qū)域識(shí)別和定位34-38
• 4.3 基于局部圖像特征的區(qū)域識(shí)別和定位38-47
• 4.4 水銀柱端點(diǎn)的檢測(cè)和定位47-51
• 4.5 體溫計(jì)產(chǎn)品示數(shù)的計(jì)算51
• 4.6 本章小結(jié)51-52
• 第五章 檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)及測(cè)試52-61
• 5.1 硬件系統(tǒng)52-54
• 5.2 軟件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)及測(cè)試54-59
• 5.3 檢測(cè)結(jié)果及分析59-60
• 5.4 本章小結(jié)60-61
• 第六章 總結(jié)與展望61-63
• 6.1 總結(jié)61-62
• 6.2 展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 致謝66-67
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文67-68
• 附件68

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 田娟;鄭郁正;;模板匹配技術(shù)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用[J];傳感器與微系統(tǒng);2008年01期

2 張萍;朱政紅;;機(jī)器視覺技術(shù)及其在機(jī)械制造自動(dòng)化中的應(yīng)用[J];合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年10期

3 周銘,周惠;基于遺傳算法的自適應(yīng)聚類圖像閾值分割方法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2005年18期

4 王會(huì)鵬;周利莉;張杰;;一種基于區(qū)域的雙三次圖像插值算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2010年19期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 盧欣;基于機(jī)器視覺的復(fù)合絕緣子芯棒表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)研究[D];吉林大學(xué);2014年

  本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器視覺的水銀體溫計(jì)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：297353