基于计算机视觉的微小尺寸精密检测理论与技术研究-计算机理论论文-论文联盟
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基于计算机视觉的微小尺寸精密检测理论与技术研究
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作者：林白
基于视觉的微小尺寸精密检测理论与技术研究
计算机视觉分析理论是基于精密模式识别和人工智能程序化校验技能进行综合整编的方法，利用光学信息对真实物理结构的实时反映，配合人机协调手段进行二维图像的呈现。在工件表面进行质量检测和图片制备要素分析的系统环节中，阐述物体在空间之间的关系样式，争取三维场景的科学搭建。集合要素内容包括边缘、线条和曲面的配备，建立以工业部件为中心的坐标体系，并适当运用不同符号表现模式实现必要三维结构和空间关系的调整，促进精密仪器细节检验质量的不断提高。　　1 计算机视觉检测技术的相关理论研究　　1.1 技术原理分析　　渗透性计算机辅助支持结构的视觉鉴定技术在被测实体中的图像显示支持功能基础形势上进行质量状况的把控，这其实就是根据既定的偏差标准实现规模物件的逐个排查。细致的检测工作在深度零件的诱导性特征和完整性配件的支持下，对整体完好效果的几何制备模型进行测量[1]。近阶段的视觉规范系统利用电耦合器件和摄像机进行主题元素的捕捉，并利用计算机内部程序的数字信号转化工具实现图像的并行处理。采用目标图像的特殊坐标记录，利用灰度分布图内的多种综合功能处理系统改善的要务。常规视觉下的检测过程相对比较繁琐，主要是将被检测物体放置于照明效果相对均匀的可控制背景环境中，联结CCD技术和图像卡实现被测部件和数字图像的共性要素融合，保证计算机自动化处理程序的录入。当然，这类研究系统是需要利用相关软体进行放大的，其主要必备功能就是进行图像的预处理、识别和有效分析，将整个过程内部的实际结果数值，包括被测部件的自身缺陷、尺寸等进行整理。　　1.2 计算机视觉微小尺寸精密检测工业技术的现状　　在科学设计信息内容和工业加工制备要领集成化对待的环节中，通常不会直接进行部件表面的接触，一般运用计本文由联盟收集整理算机程序下的扫描认知和图像即时呈现功能进行快速的比对检测，整体信号抗干扰能力较强，因此在现代工业生产技术领域内部广受好评。电子工业是在建立计算机视觉分析工艺之后表现最为活跃的行业类型，在此基础上衍生的印刷电板路和集成电路芯片就是利用标准模型的整改，实现规模工序的紧密排列。目前，时下流行的汽车生产、纺织、商品包装等也逐渐向这类手段靠拢，全面改善了现代化工业制备的应用效果。　　2 应用视觉微小尺寸分析技术内部拓展机能的补充　　灰度图像的主要分割方法包括灰度阈值校正、边缘检测制备等手段。　　2.1 灰度阈值校正　　这是区域分割方法中一种常见的手段，主要配合多个或单个阈值将图像自身的灰度级别划分为几个项目组，对相同像素的单位数据进行整编。根据实效范围进行分类，包括局部和全局阈值探究两种手段，全局规模下的阈值分析方法就是利用整幅图的灰度直方分布图进行内部最优阈值分割，包括单阈值和多阈值两种形式；同时还可以将初始分析的图像进行子元素的拆解，之后利用单个子图像的既定阈值范围进行最优化分割[2]。分割的基本原理公式为：　　其中，合理阈值的选取是非常重要的，目前阈值确定的手段主要包括直方图双峰对照法和最大类间方差累积法等。这种利用灰度阈值实现精准质量的划分手段，计算执行工作相对比较简单，并且实际工作效率水平较高，即便是实际需要分割的物体与图像背景对比深度较强也可以收放自如，但唯一的缺点就是缺少对空间信息的掌控，涉及亮度不足的图像问题，这种阈值分割技术的施工质量往往不会太高。　　2.2 边缘检测制备工序　　图像内部元素的分割其实就是进行部件边界效益的提取，而边缘检测制备工序则是利用像元及邻域的整体状态进行物体边界相关结构的搭建。边缘检测分割制备技术具体包括并行和串行两种模式，并行手法是运用梯度信息的提取实现不同类别算子的整理；串行边界分割原理则是根据适当强度标准和相似走向的两个边缘端点位置实现连接，主要代表算法包括启发式智能搜索手段等。这种串行算法较并行边界积累原则来说具有更强的抗干扰能力，但实际的边缘检测同样不能完好地维持连续效果，需要利用其余技术内容进行边缘制备技巧的修复。　　（1）原始图像 （2）Robert算子边缘检测 （3）Sobel算子边缘检测　　（4）Prewitt算子边缘检测 （5）Kirsch算子边缘检测 （6）Gauss-Laplace算子检测　　图1 微小双联齿轮边缘检测　　3 视觉检测系统的创新性改进　　根据以上现状问题，创新式视觉整改校验系统利用照明光源、摄像机和图像采集卡等结构实现计算机输出结果质量的补充。其主要运行过程如下：利用被测部件在均匀照明背景的全面优化控制基础，实现物体结构的全面清晰呈现，使用摄像机对相关图像信号进行梳理并转化为电荷信号，配合相关的图像资源采集卡进行部件数字化图像的格式转化；计算机内部软体操作程序将得到的数字图像进行处理和识别，并将最终结果数据输出，实现现代工业技术整体质量规模控制的既定要求。　　系统硬件在实现部件转化图像信息的环节中，连接检测机理下的连续软件规划和照明光源等相关设备进行图像适当分辨率的调整，维持图像较为清晰的对比效果。全面控制获取数字图像的时间，抵抗不良因素的干扰影响，维持内部成本规模的合理控制，促进科技应用和可持续经济战略双重价值标准的同步进展。其中，光源设备的选择必须落实到部件既定的几何形状条件下，利用相关性能参数进行实际工作要求的提供，包括光源位置、亮度、寿命特性等因素的堆积，常用的可见光源包括水银灯、荧光灯等，但这类光源使用寿命有限，因此现下多配用LED光源进行快捷反应、小功耗标准的补充，并且长期使用后的照明效果比较稳定[3]。而摄像机等结构主要还是校正参数的表达方式，进行图像合理分辨率的整改，促进图像采集数字化协调功能的发展，提高系统工作速度等。　　4 结束语　　计算机视觉检测系统在进行一定部件性能评比的活动中有着很高的贡献，不仅配合硬件的照明、参数制备要领制备功能，同时促进数字化图像对比的速度，使得工业生产环节中的部件检查工序得到大范围整改，满足可持续发展战略规模的视觉意义，促进现代智能化分析处理技术的全面覆盖。
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基于机器视觉的工件加工尺寸在线测量方法与系统的研究
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3秒自动关闭窗口基于双目视觉的工件尺寸三维测量
在目前的工业生产中，在线测量大批工件尺寸时，人工视觉测量常出现质量效率低下且精度不高、容易损伤工件表面等问题。对于普通的机械测量工具而言，虽不易出现人工测量问题，但都是固定程式控制测量，对工件的位置要求特别高，否则无法测量，未达到尺寸测量的完全智能化。而非接触式双目立体视觉系统不仅具有测量精度高、生产效率高等优点，更为重要的是，由于双目摄像机的存在，实现了工件三维尺寸测量的智能化，因此受到了广大生产企业的青睐。但双目三维测量系统实际应用并不多，因为该项技术还未达到非常成熟的阶段，因此希望本文基于双目视觉的工件尺寸三维测量研究能够为工业更加自动化尽一份力量。本文基于HALCON强大视觉算法库与.NET的C#开发环境，以工件为研究对象，实现了工件三维尺寸的测量。对向内侧倾斜的双目摄像机进行立体视觉系统标定以获取摄像机的内外参数；对获取的两幅工件左右图像对进行外极线立体校正，使立体图像对的对应点不存在水平差异；图像预处理校正后图像对以&
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随着计算机技术的飞速发展,基于机器视觉的图像处理技术近年来在物体测量方面中越来越受到青睐。在以智能化为核心的“工业4.0”时代大背景下,机器视觉技术尤为重要。作为机器视觉一个分支的双目立体视觉技术同样不可忽略,它是将三维的客观物体拍摄成二维的数字图像,根据图像去提取、分析信息和理解空间物体。在先进制造业生产中,采用先进的在线检测技术对工件多规格尺寸进行快速、准确的测量,对于提高制造加工效率、质量和降低成本具有重要意义和广泛的应用前景。本文主要针对基于双目视觉的工件尺寸测量系统进行了研究。(1)在摄像机标定方面,为了使双目视觉测量系统能够实现快速准确的测量,需要选择一种简单方便、精度高、易实现的标定方法。在分析了现有的摄像机标定方法的基础上,采用了一种Zhang提出的基于平面模板的摄像机标定法。(2)在图像去噪方面,针对在具有光滑表面的工件检测过程中,在物体表面出现的高光现象,提出了一种基于色度空间结合亮度调校多项式的方法来处理图...&
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在数控机床等自动化制造系统中,采用先进的在机三维检测技术对大尺寸工件进行快速、准确地测量,对于提高切削加工效率、质量和降低成本具有重要意义和广泛应用前景。然而,目前传统的测量方法及设备大多不能满足现代生产企业的在机三维检测要求。近年来,视觉测量技术以其非接触、测量速度快、测量精度高、实时性强等显著优点得到了迅速发展,成为解决先进制造业中测量问题最具前途的技术。本论文基于双目立体视觉视差原理,根据大尺寸工件在机测量特点,系统地研究图像获取、图像预处理、系统标定、特征提取与匹配、三维重建、尺寸测量等关键技术问题,构建了一套可有效地在机获取工件三维信息和对其关键尺寸进行三维测量的软硬件系统。首先根据双目立体视觉视差原理和在机测量特点,构建了一套图像获取硬件系统,包括相机、镜头、采集卡、照明系统和相机支架结构等。然后介绍了一种基于平面圆靶标的双目视觉系统标定方法,该方法不仅在实验室的测量环境,而且在工厂车间数控机床的测量环境下也可获得较...&
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引言在现代工业中,传统的接触式测量设备因其测量效率低、速度慢,已不能适应现代制造业发展的需要。而双目视觉三维测量技术是一项新型的非接触测量技术,在工业产品的加工与检测,医学等领域有重要的应用意义。赵萍等研究了双目视觉测量系统结构参数对测量精度的影响[1]。万燕等提出了一种基于双目视觉的运动目标检测及速度测定方法[2]。全燕鸣等研究了一种基于双目视觉的工件尺寸在机三维测量方法[3]。张凤静等提出了一种基于双目立体视觉的汽车安全车距测量方法[4]。本文基于双目视觉视差原理,对光源支架与LED光源进行了双目视觉三维测量。实验结果表明,该方法对于有标志点的被测对象具有测量精度高的特点。1.双目视觉测量系统的原理双目视觉三维测量是基于视差原理设计的,图1是平行光轴的双目立体成像原理图[5]。图1平行光轴双目立体成像原理图Ol、Or为左右摄像机的光心,fc为摄像机的焦距,B为两摄像机投影中心连线的距离。两摄像机在同一时刻拍摄特征点P(xc,...&
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双目立体视觉作为计算机视觉的一个重要组成部分,它主要是从二维图像获取三维景物的结构信息。相关研究表明,相比较于传统的人工测量而言,采用双目视觉的尺寸检测技术以其非接触、测量速度快、测量精度高、实时性强等显著优点得到了快速发展,成为解决先进制造业中测量问题最具有前途的技术。本文以阶梯轴工件为研究对象,主要对摄像机标定、边缘提取、立体匹配等双目视觉测量系统关键技术进行了研究。首先,对各种摄像机标定方法优缺点进行分析,并结合现有的实验室条件,在基于张氏平面标定方法基础上提出了改进。在摄像机初步标定时候,为了使得检测到的角点更接近于实际位置,采用了一种基于Harris算法的亚像素角点检测,在获得摄像机内外参数后,采用非线性优化方法来提高摄像机标定精度;最后采用得到的单个摄像机旋转矩阵以及平移向量进行双目摄像机标定。实验结果表明,该标定方法操作灵活、简单,并且能够满足实验精度要求。其次,在工件图像边缘特征提取方面,分析几种常用的边缘检测算...&
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随着我国经济的发展,汽车数量不断增加,交通运输发展既带来了巨大的便利,同时也带来了一些麻烦。出现了各类车辆进行改装以增加运货量的非法现象。为了鉴别车辆是否改装,需要对汽车的外形尺寸进行测量。但是,目前普遍使用人工测量的方法,人工测量的方法有很多缺点,比如劳动强度大、测量时间长、测量结果易受人为因素干扰。本文通过比较国内外汽车尺寸的测量方法的优缺点,选择了双目视觉的方法测量汽车尺寸。本文介绍了双目立体视觉原理,双目视觉测量汽车尺寸的硬件构成,以及测量汽车尺寸的过程。在测量汽车尺寸的过程中涉及到了图像预处理、摄像机标定、图像拼接、立体校正和立体匹配。本文介绍了均值滤波、中值滤波和低通滤波,并且改进了小波阈值去噪函数,完成了对图像的去噪。本文介绍了相机成像模型的原理、摄像机标定的方法并最终采用张正友摄像机标定方法实现了对摄像机内外参数的标定;详细介绍了图像拼接的方法,并且用改进的SIFT图像拼接算法实现了对汽车侧面图像的拼接;阐述了立...&
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随着计算机科学领域的快速发展,机器视觉代替人眼去完成对物体的判断和测量并实现物体信息的三维重建已经成为了一个热门的研究方向。基于双目视觉的三维重建方法研究是利用两个摄像机从不同的角度对物体进行观察,利用立体匹配的结果计算出图像特征点位置的偏差,最终根据三角测量原理获取物体的深度信息,实现三维重建。其基本流程主要包括图像采集、摄像机标定、图像预处理、立体匹配、三维重建。本文首先完成了双目视觉的硬件平台搭建,介绍了双目视觉的数学模型。在图像采集方面,利用已搭建好的视觉平台并充分考虑了光照强度和目标物体特征等情况下完成了多组图像采集。在摄像机标定方面,根据非线性摄像机的成像模型原理,利用张正友平面模板标定方法计算出了摄像机的内参数、外参数以及畸变系数,为后续的处理做好了准备。在图像平滑方面,重点介绍了高斯滤波法和中值滤波法,并对图像平滑和中值滤波进行了实验对比;在边缘检测方面,对Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、...&
(本文共70页)
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基于机器视觉的零件尺寸测量装置的设计
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&&文章提出了基于机器视觉的测量方式,主要测量工件的面积、周长和边长等数据。测量采用固定装置,标定采用传统标定法。硬件系统采用了USB接口的工业相机。软件主要对图像进行了预处理,预处理为图像的切割、灰度化、滤波。
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基于计算机视觉的规则工件三维尺寸的检测方法研究
【摘要】：现代制造业对检测技术提出了高精、高效等要求,计算机视觉规避了传统检测的不准确性和特殊检测的不便性,凭借其在检测中的实时性、非接触检测等特点在现代工业中发挥着越来越重要的作用。
基于计算机视觉的工件尺寸检测系统将计算机视觉引入到流水线待测工件的检测现场,通过双目立体视觉系统采集工件图像,经过一系列图像处理算法提取出能表征工件长、宽、高的轮廓边缘,计算出工件各顶点的世界坐标,根据顶点求出工件的三维尺寸。
本系统利用计算机视觉,围绕工件三维尺寸检测,主要对摄像机标定、图像预处理、轮廓检测、立体校正、立体匹配及三维重建等过程进行研究,其中,摄像机标定的精度及立体匹配是三维重建的关键。
在摄像机标定方面,利用Matlab自标定工具箱分别对左右两摄像机进行标定,获取内部参数及畸变参数；再对左右两摄像机进行立体标定,求取两摄像机之间的相对关系,根据重投影误差对标定结果进行了实验分析。
在立体校正方面,通过对左右图像对进行极线校正,使得左右图像对在y方向没有误差,只在x方向存在视差；在立体匹配方面,通过对极线校正后的图像对进行特征点检测和精确匹配,为后续三维重建做好准备工作。
在尺寸检测方面,提出利用Hough变换检测出工件的边缘,通过对两两直线求交点,求解出工件各顶点的图像坐标,结合三角测量法求解出各顶点的世界坐标,从而计算出工件的三维尺寸。结合双目立体视觉算法,对工件实现了三维重建。
【学位授予单位】：西南交通大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2013【分类号】：TP391.41
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任永政;[D];吉林大学;2004年
黄侃;[D];沈阳工业大学;2007年
邹凤娇;[D];四川大学;2005年
郑国威;[D];西北工业大学;2006年
陈西;[D];北京化工大学;2007年
刘俏;[D];大连理工大学;2007年
胡智勇;[D];哈尔滨工业大学;2006年
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