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基于CMOS图像的陶瓷基片检测的算法研究与设计
作 者: 张元恒
导 师: 刘晓红
学 校: 山东理工大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 机器视觉测量 亚像素细分 系统标定 陶瓷基片
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
下 载: 52次
引 用: 1次
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内容摘要
随着计算机技术和光电技术的飞速发展,机器视觉测量技术得到了迅速发展和广泛应用,它作为一种非接触检测手段日益引起人们的重视。采用机器视觉测量技术进行工业检测,不仅能够克服人工检测带来的不利因素,而且能够提高检测精度和检测效率,降低生产成本。随着机器视觉理论研究的不断深入,机器视觉检测逐渐向在线实时检测、高精度检测方向发展,必将在各领域中得到广泛应用。陶瓷基片是一种陶瓷薄板,其生产工艺是先冲压后烧结成型。由于冲压时基体材料较软,冲压时常带有一定的不确定性,因而成品尺寸有一较宽的离散带,影响其应用。陶瓷基片质量的检测主要检测其基本特性(成分、状态、颜色等)、外观质量(裂纹、斑点、缺损等)、尺寸公差(外形公差、垂直度、平行度等)和产品规格(厚度、外形)。目前基片生产企业对基片的质量检测主要靠人工完成。人工质量检测速度慢,而且随着工作时间的延长易产生视觉疲劳,造成检验误差。而随着计算机硬件设备发展及像素细分技术的出现,使得利用机器视觉测量技术实现陶瓷基片质量的检测成为可能。本文主要研究了基于CMOS的陶瓷基片尺寸检测系统。该系统采用光学方法,通过CMOS摄像机获取陶瓷基片的二维图像数据,先使用图像处理软件对其进行图像预处理,消除各种图像噪声,再采用边缘检测算法和空间矩亚像素细分算法对陶瓷基片图像进行边缘粗定位和精确定位,最后根据系统标定算法测得的像素当量进行尺寸运算,即可测得陶瓷基片尺寸。本文主要从机器视觉测量系统的组成、图像噪声的处理、边缘检测定位方法和系统标定技术等方面进行了研究,概述了CMOS图像传感器技术,提出了一种基于Roberts算子的边缘细化算法,设计了亚像素级别精度的标定算法,结合空间矩亚像素细分算法对基片图像检测系统的检测结果进行了精度分析,并探讨了误差来源,为检测系统的改进提供了理论基础。
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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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