玻璃瓶在线视觉检测系统及其关键技术

论文摘要

研究的目的是建立一套自动化程度高、技术先进的玻璃瓶在线检测系统。该系统要求实现两个基本检测功能:玻璃瓶直径测量和模号识别。在对尺寸测量和模号识别的相关技术深入研究后,结合现实背景和需求制定了系统的视觉检测方案。计算机视觉通过对图像的数字感知和理解来模拟人类视觉,它具有非接触、高精度和不干扰生产线等优点,在工业生产等领域有着广泛的应用。在遵循一般系统设计的通用指导思想的前提下,对本系统硬件和软件部分作出详细的设计,并分析了其可行性。玻璃瓶的直径测量的核心问题是玻璃瓶边缘的检测,以此为出发点,分析了面向工业产品检测的边缘检测模型,并探讨了整个视觉检测系统中影响精度的因素。现有的模号识别技术是采用图像处理方式实现的,文中分析了此种方式在实时性和识别率方面的不足,从另一角度出发来解决问题,对模号识别的关键技术作出了重点论述。文中将模号识别的问题转化为模点匹配的解决,利用模点形状特征的单一性,用简化的算法实现了高效的识别。整套方案具有自动化、非接触、高精度、通用性的特点,并且适用于添加到已有的玻璃瓶检测设备上,还具有系统功能上的扩展性,集灵活性和实用性于一体。提出的视觉检测系统设计和实现方案对其它工业检测系统的实现,具有一定的理论意义和实用价值,可以推广到对更多其它产品的检测中,具有广阔的应用前景。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 尺寸测量研究现状
• 1.3 基于视觉的尺寸测量关键技术
• 1.3.1 图像采集
• 1.3.2 摄像机标定
• 1.3.3 亚像素技术
• 1.4 模号识别相关技术
• 1.4.1 凸形数字字符识别技术
• 1.4.2 玻璃瓶凸形字符识别现状
• 1.4.3 一维条形码识别技术
• 1.5 本文的主要工作
• 1.6 章节安排
• 第二章 玻璃瓶在线视觉检测系统设计
• 2.1 设计原则
• 2.2 系统设计
• 2.2.1 需求分析
• 2.2.2 研究对象和应用环境分析
• 2.2.3 系统设计
• 2.2.4 行列机硬件设计
• 2.2.5 行列机软件设计
• 2.3 直径测量子系统设计
• 2.3.1 直径测量子系统设计
• 2.3.2 图像采集部分硬件设计
• 2.4 模号识别子系统设计
• 2.4.1 模号识别方案设计
• 2.4.2 基于光电技术的模点序列信息提取
• 2.4.3 模号识别子系统组成
• 2.4.4 发送端和接收端设备选择
• 2.5 硬件设备选型
• 2.6 本章小结
• 第三章 直径测量关键技术
• 3.1 摄像机的标定
• 3.2 边缘的初步定位
• 3.2.1 问题分析
• 3.2.2 边缘初步定位
• 3.3 亚像素技术
• 3.4 多行滤波算法
• 3.5 直径测量算法
• 3.6 实验结果
• 3.7 小结
• 第四章 模号识别关键技术
• 4.1 光电检测
• 4.2 模点序列特征选择
• 4.3 模点序列识别策略
• 4.3.1 伪模点初步滤除
• 4.3.2 虚拟模点填充
• 4.3.3 旋转速率估计
• 4.3.4 评价函数
• 4.4 模点序列识别流程图
• 4.5 实验结果
• 4.6 小结
• 第五章 玻璃瓶在线视觉检测系统的实现
• 5.1 输入和输出信号
• 5.1.1 输入信号
• 5.1.2 输出信号
• 5.2 模号识别子系统中数据采集卡的选型与测试
• 5.3 各模块整合
• 5.3.1 缺陷数据采集
• 5.3.2 模块整合
• 5.4 数据统计和网络通讯
• 5.4.1 数据统计
• 5.4.2 网络通讯和数据保存
• 5.5 系统应用软件
• 5.6 小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 论文工作总结
• 6.2 后继工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者攻读硕士学位期间的主要研究成果