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塑胶组合盖质量视觉检测系统研究
作 者: 张晓琳
导 师: 毛建旭
学 校: 湖南大学
专 业: 电子科学与技术
关键词: 塑胶组合盖 视觉检测 圆检测 胶塞检测 成品检测
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
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内容摘要
在现代自动化生产中,几乎所有产品在生产过程中都需要对质量进行控制,因此生产厂家在提高生产效率的同时,还在不断增加对产品质量检测的投入。通常人工检测无法满足生产线的高速度、高精度、高稳定性等要求,尤其是在酒类、饮料、医药等产品生产线上,高速、自动化、卫生指标的要求更为严格。因此将机器视觉技术应用于质量检测成为必然趋势。本文以塑胶组合盖为研究对象,设计了基于机器视觉的智能检测系统。文章从该系统的机械传动系统、电气控制系统、视觉成像系统、图像处理算法、软件系统设计五个方面详细分析了机器视觉技术在塑胶组合盖质量缺陷检测方面的应用。首先,文章结合目前国内外的机器视觉技术在工业检测方面的应用以发展等方面介绍了该选题的背景意义,并从机器视觉技术的特点、应用领域等方面对机器视觉技术作了简单的阐述。其次,从机器视觉系统的光源、相机、镜头、图像处理系统等几个方面对机器视觉系统的典型模型系统作了详细的介绍。接着,结合塑胶组合盖质量视觉检测系统需要克服的技术难点对该视觉检测系统的机械传动系统、电气控制系统、视觉成像系统、次品分拣装置等硬件系统做了详细的论述,分析了该系统的组盖过程和检测流程。实践证明了该系统的实用性和可靠性。塑胶组合盖质量视觉检测算法是整个检测系统的重点。本文首先采用训练-串行分类对比决策对塑胶组合盖进行目标识别;接着针对检测对象如外盖、胶塞、内盖、成品的不同几何特征和灰度信息采用不同的目标精确定位算法;最后针对检测对象的不同缺陷特征采用相应的不同缺陷检测、识别算法。实验证明了该检测算法的有效性。最后,文章介绍了塑胶组合盖质量视觉检测系统的软件系统。首先介绍了该软件系统的特点并详细分析了软件系统的各个功能模块;接着对该软件系统采用的多线程技术作了简单的阐述;最后对系统图像处理算法所采用的OpenCV辅助工具作了简要的说明。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-11 第1章 绪论 11-17 1.1 论文研究背景与意义 11-13 1.2 机器视觉技术的特点 13-14 1.3 机器视觉技术的主要应用 14-15 1.3.1 机器视觉在工业上的应用 14 1.3.2 机器视觉在农业上的应用 14 1.3.3 机器视觉在交通上的应用 14-15 1.3.4 机器视觉在饮料、医药产品上的应用 15 1.3.5 机器视觉在军事国防上的应用 15 1.4 论文主要内容介绍 15-17 第2章 机器视觉系统概述 17-29 2.1 机器视觉系统的光源 18-22 2.1.1 光源的分类 18-19 2.1.2 常用的照明技术 19-22 2.1.3 光源控制器 22 2.2 机器视觉系统的相机 22-24 2.2.1 相机的分类 22-23 2.2.2 相机的主要参数 23-24 2.3 机器视觉系统的镜头 24-27 2.3.1 镜头的分类 24-25 2.3.2 镜头的主要参数及特性 25 2.3.3 镜头的选型 25-27 2.4 机器视觉图像处理系统 27-28 2.4.1 图像处理的基本知识 27 2.4.2 图像处理算法 27-28 2.5 小结 28-29 第3章 塑胶组合盖质量视觉检测系统设计 29-37 3.1 塑胶组合盖视觉检测系统需要克服的技术难点 29-30 3.2 检测系统体系结构 30-34 3.2.1 机械传动系统 30-31 3.2.2 电气控制系统 31-32 3.2.3 视觉成像系统 32-33 3.2.4 光源的远程数字控制 33-34 3.3 次品分拣方式 34-35 3.4 小结 35-37 第4章 塑胶组合盖质量检测算法研究 37-58 4.1 外盖缺陷检测算法 37-49 4.1.1 外盖目标识别 37-41 4.1.2 外盖目标精确定位 41-47 4.1.3 外盖缺陷检测算法 47-49 4.2 胶塞缺陷检测算法 49-52 4.2.1 胶塞缺失检测算法 49-50 4.2.2 胶塞放偏检测算法 50-52 4.3 内盖缺陷检测算法 52-55 4.4 组合盖成品缺陷检测算法 55-56 4.5 实验结果与分析 56 4.6 小结 56-58 第5章 机器视觉检测系统软件设计 58-70 5.1 软件系统的特点 58 5.2 功能结构模块设计 58-59 5.3 软件功能介绍 59-64 5.3.1 控制系统模块 59-60 5.3.2 用户信息模块 60-61 5.3.3 软件检测模块 61-64 5.4 检测程序框架及线程结构 64-66 5.4.1 检测程序框架结构 64-65 5.4.2 软件程序的多线程技术 65-66 5.5 基于 OPENCV 的算法实现 66-69 5.5.1 OpenCV 结构和内容 66-67 5.5.2 OpenCV 的使用方法 67-69 5.6 小结 69-70 结论 70-72 参考文献 72-75 致谢 75-76 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 76-77 附录 B 获得软件著作权 77
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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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