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基于机器视觉的皮革喷涂控制系统设计
作 者: 王凡
导 师: 黄勋
学 校: 陕西科技大学
专 业: 机械工程
关键词: 皮革涂饰 机器视觉 图像采集 图像处理 图像识别 数字量DI/DO卡
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 28次
引 用: 1次
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内容摘要
基于机器视觉技术,本课题对现有的皮革喷涂机进行了改造,设计了一种集图像采集、图像处理和自动控制喷涂的智能控制系统。本课题设计的智能控制系统——基于机器视觉的皮革喷涂控制系统主要由以下硬件构成:计算机、光源、工业面阵相机、数字图像采集卡和数字量输入输出卡(DI/DO卡)。在喷涂机的传输系统前端安装相机,以采集待喷涂皮料的图像信息;相机拍摄数字图像经由数字图像采集卡传输到计算机中,按采集的时间顺序对其进行分析处理;图像处理完成后,计算机根据图像处理的结果生成控制信号,并将此信号传输到DI/DO卡中,由DI/DO卡控制喷枪状态。基于机器视觉的皮革喷涂控系统的系统软件采用微软公司VC++6.0进行编写,其主要由五部分组成:图像采集模块、图像预处理模块、区域快速识别模块、喷涂数据生成模块和喷涂控制模块。为满足皮革喷涂系统图像处理部分的实时性,本设计在系统主线程序的基础上,采用多线程的方式,实现图像采集、图像处理和显示以及PCI2320的中断。出于对喷涂生产过程以及喷涂环境的考量,本课题中图像处理过程的算法确定,利用了模拟实验,对比了常用的图像处理算法,选取了适合本设计的方法。最终确定的图像处理方案为:采集到的图像先用高斯去噪法去噪,然后利用经验法灰度阈值方法进行图像分割,最后图像后处理的部分选用了灰度闭运算的方法。本设计中使用了高检测精度的机器视觉技术,实现了皮革形状的精确检测。并且,根据形状检测的结果,利用DI/DO卡快速便捷地控制各个喷枪,实现了图像采集和涂料喷涂实时同步运行。
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全文目录
摘要 5-6 ABSTRACT 6-11 1 绪论 11-19 1.1 课题的背景 11 1.2 课题的基础理论和研究意义 11-13 1.2.1 基础理论 11-12 1.2.2 研究意义 12-13 1.3 皮革喷涂系统研究概况及发展趋势 13-14 1.3.1 皮革喷涂系统概述 13 1.3.2 皮革喷涂系统研究现状 13-14 1.4 皮革喷涂工艺基础 14-15 1.4.1 喷涂涂料 14 1.4.2 喷涂工艺参数 14-15 1.5 本课题主要研究内容 15-17 1.5.1 主要研究内容 15-16 1.5.2 研究目标 16-17 1.5.3 研究方法 17 1.6 本课题的关键技术及创新之处 17-18 1.6.1 关键技术 17 1.6.2 创新之处 17-18 1.7 本文主要工作介绍 18-19 2 基于机器视觉的皮革喷涂图像预处理算法的研究 19-28 2.1 图像信息处理和识别的基本过程 19 2.2 图像预处理 19 2.3 缺陷图像的去噪预处理的必要性 19-20 2.4 噪声及噪声分类 20 2.4.1 噪声分类 20 2.4.2 噪声模型 20 2.5 去噪方法综述 20-22 2.5.1 常用的去噪方法 20-22 2.5.2 图像去噪的质量评价方法 22 2.6 基于机器视觉的皮革喷涂图像预处理算法的研究 22-24 2.6.1 常用去噪方法处理过程 22-23 2.6.2 常用去噪方法处理结果比较 23-24 2.7 本章小结 24-28 3 基于机器视觉的皮革喷涂图像处理的研究 28-34 3.1 图像分割及其意义 28 3.2 边缘检测图像分割法 28-29 3.3 灰度阈值分割方法 29-30 3.4 基于机器视觉的皮革喷涂的图像处理方法 30-33 3.4.1 边缘检测图像分割实验 30 3.4.2 灰度阈值图像分割实验 30-33 3.4.3 基于机器视觉的皮革喷涂的图像分割方法 33 3.5 本章小结 33-34 4 基于机器视觉的皮革喷涂的图像后处理方法 34-37 4.1 形态学图像后处理方法 34 4.2 基于本设计的图像形态学处理方法选择 34-36 4.3 本章小结 36-37 5 基于机器视觉的皮革喷涂系统 37-54 5.1 基于 PC 的机器视觉系统硬件 37-38 5.2 基于机器视觉的皮革喷涂系统硬件及其选型 38-41 5.3 基于 VC++的系统软件设计 41-52 5.3.1 用户界面分析 42-44 5.3.2 基于机器视觉的皮革喷涂系统软件结构 44-45 5.3.3 基于机器视觉的皮革喷涂系统多线程设计 45 5.3.4 PCI2320 中断线程 45-47 5.3.5 GrabThread 图像采集和图像处理显示线程 47-49 5.3.6 数据表刷新及输出刷新的控制 49-52 5.3.7 系统测试结果与分析 52 5.4 本章小结 52-54 6 总结与展望 54-55 致谢 55-56 参考文献 56-61
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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