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基于机器视觉的某型药筒零件难测量尺寸测量系统研究

作　者: 李红钢
导　师: 杜文华
学　校: 中北大学
专　业: 机械制造及其自动化
关键词: 机器视觉检测 图像处理 HALCON 精度
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 20次
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内容摘要


本文结合机器视觉检测技术，开发了一套某型药筒零件难测量尺寸测量系统，该系统在某型药筒零件难测量尺寸的在线检测上得到成功应用，并且通过相应的试验分析，验证了机器视觉检测系统的性能非常优秀。某型药筒零件难测量尺寸测量系统的硬件系统主要有：图像采集设备（即CMOS图像传感器）、背光源、系统电源、计算机和一些辅助设备等部分组成。背光源采用LED条形光源组合而成，该背光源功耗小，亮度稳定，且价格便宜，非常适合本文介绍的系统。图像采集设备主要采用的是CMOS图像传感器，该图像采集设备具有功耗低，价格低廉，且拍摄出的图像精度完全能够满足系统的要求。机器视觉检测系统选用的计算机为奔腾系列的，其配置能够满足机器视觉检测系统的软件平台运行要求。某型药筒零件难测量尺寸测量系统的软件以微软公司的Visual C#2005为开发平台，利用MVtec公司专业图像处理软件HALCON的图像处理工具包，采用许多种经典的图像处理算法，对项目中的某型药筒零件难测量尺寸检测要求，编译了中值滤波、阈值分割、特征提取、边缘检测、特征匹配等算法。通过这些算法的有效配合，完成了某型药筒零件难测量尺寸的测量工作。在本文中，对机器视觉检测系统做了三方面的详细研究和分析，从而验证系统的性能优劣。这三个方面的指标为：系统的重复性精度、系统的线性度、系统的稳定性。通过对这三个指标的试验验证分析，可以得出机器视觉检测系统具有良好的稳定性，具有良好的线性度和具有良好的重复性精度，且机器视觉检测系统的测量精度可以达到微米级，完全满足项目的精度要求。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-9
1 绪论  9-16
  1.1 课题来源  9
  1.2 机器视觉概述  9-11
    1.2.1 机器视觉的定义  9-10
    1.2.2 机器视觉原理  10
    1.2.3 机器视觉的国内外发展现状  10-11
  1.3 数字图像处理技术概述  11-12
    1.3.1 数字图像处理的概念  11-12
    1.3.2 数字图像处理的发展现状概述  12
  1.4 研究目的和意义  12-14
  1.5 本文研究内容  14-16
2 视觉检测系统所涉及的基本图像处理知识  16-33
  2.1 图像处理的一般步骤  16-17
  2.2 视觉检测系统中图像数据的改进  17-19
  2.3 视觉检测系统用到的图像处理算法  19-32
    2.3.1 中值滤波  19-22
    2.3.2 阈值分割  22-25
    2.3.3 边缘提取  25-29
    2.3.4 边缘拟合  29-31
    2.3.5 获取最佳拟合矩形  31-32
  2.4 本章小结  32-33
3 机器视觉检测系统总体设计  33-44
  3.1 检测系统的总体结构框架  33-34
  3.2 视觉系统的硬件构成  34-40
    3.2.1 照明系统  34-36
    3.2.2 工业相机原理及选择  36-38
    3.2.3 计算机选择  38
    3.2.4 视觉系统模型  38-40
  3.3 软件开发平台  40-42
    3.3.1 HALCON 介绍  40-41
    3.3.2 HALCON 的功能体现  41-42
  3.4 视觉检测系统关键技术  42-43
    3.4.1 图像采集  42-43
    3.4.2 图像处理  43
    3.4.3 系统标定  43
  3.5 本章小结  43-44
4 检测系统软件实现  44-55
  4.1 软件设计方案  44-45
  4.2 系统个模块介绍  45-54
    4.2.1 图像采集模块  46-47
    4.2.2 图像处理模块  47-51
    4.2.3 结果显示模块  51-54
    4.2.4 数据储存模块  54
  4.3 本章小结  54-55
5 系统性能分析及标定  55-62
  5.1 系统标定  55-57
    5.1.1 视觉测量系统精度标定  55-56
    5.1.2 视觉测量系统极限尺寸标定  56-57
  5.2 系统性能分析  57-61
    5.2.1 重复性精度分析  57-59
    5.2.2 线性度分析  59
    5.2.3 稳定性分析  59-61
  5.3 本章小结  61-62
6 总结与展望  62-64
  6.1 总结  62-63
  6.2 展望  63-64
参考文献  64-68
攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果  68-69
致谢  69-70

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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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