基于机器视觉的二维复杂轮廓加工对象在线检测系统研究

【摘要】机械零件的二维几何形状尺寸的自动测量在工业生产上应用越来越广泛,其检测结果直接关系到生产效率和产品质量问题。随着现代工业的发展和进步,传统的检测手段已不能完全满足现代化工业生产对机械零件测量要求,以实时、在线、非接触检测、高速、高准确率的检测模式是现在制造业检测环节的特点。基于机器视觉的机械零件几何尺寸的检测技术是最近几年研究的热点之一,也是现代化检测技术的发展趋势之一。本文主要对机械制造业中一些常见的关于几何形状较复杂零件、在线加工对象的二维边缘轮廓尺寸测量技术进行分析、研究与总结。研究其通用性和特殊性的,提出并比较各种图像处理的算法原理及优缺点,根据实例验证其实际效果,选取合适的图像处理算法应用到系统研究中。最后,在基于前面的理论研究基础上,开发出一套以我们常见的、具有复杂二维边缘轮廓的钥匙作为检测对象的在线尺寸自动检测及分拣的系统设备。在研究的过程中,主要研究的工作：一、对目标对象的几何形状尺寸测量中常用的图像处理理论与技术进行了研究和总结,如图像的几何校正、灰度化、滤波降噪、兴趣区域分割等预处理技术,在研究的过程中,结合研究的实例进行验证、分析,选取合理的处理方法。二、在对目标对象边缘的检测中,讨论了多种检测算子,并通过实验验证,最后选取Canny算法作为提取被测对象的机械零件的二维轮廓处理算子。三、在提取机械零件的边缘轮廓的特征后,利用直线、圆、多项式等曲线的数学模型进行图像边缘拟合,进行二维边缘轮廓的几何重绘、生成。四、在MATLAB7.0的环境下,对被测目标对象的几何尺寸的测量、标注进行研究。先对其坐标的转换,研究与设计了其标注的方法,实现图像的二维几何尺寸的检测与自动标注。并选取常见的机械零件进行尺寸自动测量、标注来验证算法的可行性。五、把研究的成果成功应用到企业实际生产使用中,用实践证明了其可行性。
【作者】陈伯豪；
【导师】姜莉莉；
【作者基本信息】广东工业大学，机械工程，2014，硕士
【关键词】机器视觉；在线检测；复杂轮廓；自动分拣；

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