基于智能相机的油罐口识别

论文摘要

智能相机作为一种无接触,高可靠性、易于实现的机器视觉解决方案广泛的应用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。该领域在我国尚处于起步阶段,课题的研究对于机器视觉在我国工业领域的应用与推广有一定的现实意义。本文主要研究了VC4018智能相机的开发方法和性能,光照不均匀等情况下的圆检测问题。论文中以VC4018智能相机为开发平台研究了三种圆检测方案,霍夫变换圆检测,最小二乘拟合和模板匹配。由于边缘图像对光照变化较不敏感,探讨了常用的边缘检测技术,圆检测均以边缘为基础。霍夫变换是经典方法,鲁棒性好,精度高,但缺点是计算量大,适合于对速度要求不高的场合;最小二乘拟合速度快,精度高,对由光照引起的边缘缺失具有一定的适应性,在低光照情况下系统能够快速准确的完成检测;边缘匹配对伪边缘具有适应性,不适于边缘缺失严重的情况,在低光照情况下需要进行适当补光,由于匹配方案在VC4018上实时运行有一定困难,论文中研究了程序的优化问题。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 机器视觉
• 1.1.1 机器视觉的概念
• 1.1.2 机器视觉理论
• 1.1.3 机器视觉的组成
• 1.1.4 机器视觉的应用
• 1.2 课题来源及主要指标
• 1.3 本文主要内容
• 第2章 系统的构建
• 2.1 引言
• 2.2 基于PC的机器视觉系统
• 2.3 基于智能相机的机器视觉系统
• 2.3.1 智能相机的概念
• 2.3.2 智能相机的功能与构成
• 2.3.3 智能相机和PC-Based系统的比较分析
• 2.4 智能相机VCSBC4018
• 2.4.1 相机系统结构简介
• 2.4.2 软件开发平台
• 2.5 系统构建模型
• 2.6 本章小结
• 第3章 边缘检测
• 3.1 引言
• 3.2 边缘检测算法
• 3.2.1 经典算子
• 3.2.2 坎尼（Canny）边缘检测
• 3.2.3 算子性能比较
• 3.3 阈值分割
• 3.3.1 最佳阈值理论
• 3.3.2 最优阈值的迭代算法
• 3.4 本章小结
• 第4章 圆检测技术
• 4.1 引言
• 4.2 霍夫变换圆检测
• 4.2.1 霍夫变换基本原理
• 4.2.2 用参数变换检测圆
• 4.3 最小二乘拟合
• 4.3.1 最小二乘圆拟合原理
• 4.3.2 边缘点位置的确定
• 4.4 模板匹配
• 4.4.1 模板匹配的基本概念
• 4.4.2 匹配准则
• 4.4.3 搜索策略
• 4.4.4 基于特征的匹配
• 4.4.5 噪声与畸变的成因分析
• 4.5 本章小结
• 第5章 系统流程设计及验证
• 5.1 引言
• 5.2 软件流程设计
• 5.2.1 检测罐口进行粗定位
• 5.2.2 图像预处理
• 5.2.3 二次定位
• 5.3 程序优化
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢