基于图像处理技术的瓶装液体体积及杂质检测技术—算法研究

论文摘要

随着图像处理技术的发展,基于图像处理技术的自动检测技术在军事,航空,医疗仪器和工业自动化等领域得到了广泛的应用。目前生产线上的瓶装液体体积及杂质的自动检测已经成为一个具有重要意义的研究方向。与传统的瓶装液体体积及杂质检测方法相比,基于图像处理技术的瓶装液体体积及杂质自动检测方法有非接触的特点,能快速检测液面及杂质,大大节约了费用开支,减少了工作量。论文主要对瓶装液体在背景光照明下的液体体积检测和激光照明下的杂质检测进行了研究,提出了检测液体液面和杂质的算法,为后续工作奠定了基础。论文首先给出了利用CCD采集图像进行液体体积及杂质检测的实验方案;对CCD的原理进行了介绍,在此基础上介绍了课题所用的MVC1000M型CCD及通过CCD厂商提供的SDK函数库进行二次开发的应用实例;论文对课题所用的软件开发工具Visual Studio.Net进行了介绍,对面向对象的软件开发技术进行了讲述。利用图像处理技术对液体液面及杂质进行检测是课题的主要内容。论文对图像处理技术的基本概念,理论,方法进行了介绍。尤其是对图像边缘检测,图像膨胀腐蚀及轮廓提取跟踪进行了重点介绍。在运用图像处理技术的基础上结合背景光下图像的实际情况提出了一种计算瓶装液体体积的方法。在激光照明条件下,我们分析了瓶装液体杂质在图像中所呈现的特征,在对图像进行预处理后进行杂质检测。本文对基于图像处理技术的生产线上瓶装液体体积及杂质的检测算法进行了研究,提出了瓶装液体体积及杂质检测的算法,并进行了大量实验获得了较为理想的效果。算法在边缘轮廓跟踪和杂质检测的方法方面有一定的新意。其中的研究方法具有重要的意义和一定的参考价值,为进一步的研究工作奠定了基础。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 论文所作的工作及论文内容安排
• 第二章 液面及杂质检测实验方案及相关技术介绍
• 2.1 实验系统整体结构
• 2.2 CCD 简介
• 2.2.1 CCD 的特性
• 2.2.2 CCD（MVC1000M）器件的性能参数
• 2.2.3 通过U582.0 接口实现实时的无压缩视频数据和图像的捕捉
• 2.3 Microsoft Visual Studio.NET 简介
• 2.4 微软基础类库MFC
• 2.5 面向对象技术的软件开发技术
• 2.5.1 面向对象技术的基本特征
• 2.5.2 面向对象技术的先进性
• 第三章 图像处理相关理论
• 3.1 数字图像处理概述
• 3.2 图像边缘检测
• 3.2.1 Roberts 算子
• 3.2.2 Sobel 算子
• 3.2.3 Prewitt 算子
• 3.2.4 Laplace 算子
• 3.2.5 经典边缘检测方法的仿真结果
• 3.3 二值图像膨胀腐蚀
• 3.3.1 二值图像膨胀运算
• 3.3.2 二值腐蚀运算
• 3.4 图像轮廓提取与轮廓跟踪
• 3.5 利用鉴相技术处理图像序列去除图像背景干扰
• 第四章 背景光下的瓶装液体液面检测
• 4.1 确定瓶装液体中轴线及其修正角度
• 4.2 确定液位线高度
• 4.3 实验结果
• 第五章 瓶装液体杂质检测
• 5.1 图像轮廓提取
• 5.2 瓶装液体液面杂质检测
• 5.2.1 瓶装液体液面边缘轮廓检测的起始点确定
• 5.2.2 瓶装液体液面边缘轮廓的检测和跟踪
• 5.2.3 液面杂质的检测
• 5.3 瓶底杂质的检测
• 5.3.1 瓶底边缘轮廓检测的起始点确定
• 5.3.2 瓶底边缘轮廓检测和跟踪
• 5.3.3 瓶底杂质检测
• 5.4 瓶装液体液面与瓶底间杂质的检测
• 5.5 杂质检测实验结果
• 第六章 结论及展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录 从瓶底边缘轮廓上一点向左的跟踪检测代码
• 硕士期间发表的论文