基于机器视觉技术的烟条检测系统研究

论文摘要

烟条检测系统是用于生产线上剔除包装不合格烟条的一种专用设备。它是集光学、计算机、电子、机械等于一体的自动化检测系统。它的使用可以提高整条生产线的自动化程度、降低劳动强度,系统是一种非接触的检测方式,从而可以更好的保证最终产品品质,拥有广阔的前景。该系统基于机器视觉技术,利用线阵CCD摄像机获取流水线上的烟条图像,将图像信息传入数字图像处理单元,计算机根据图像处理的结果控制高速气动电磁阀开阀,用高压气流推动顶杆将不合格烟条剔除。本文系统地探讨了检测系统的原理、结构以及图像数据的采集和传输过程。对系统所需硬件进行选型,主要包括光源、CCD相机、图像采集卡等,通过具体的实验确定了型号。设计了系统的一些机械结构,确定了光源和相机安装方案。课题中我们对数字图像处理部分进行软件实现,编写了图像处理程序。对图像采用新的预处理程序,运用图像特征统计、模板匹配、最小二乘法、Hough变换等方法对正面拉线和端面折线进行检测。对已有的图像处理程序进行改进,提高系统的工作效率。最后介绍系统现场安装调试的情况,包括系统建模、光源和相机的调试几个部分,详细的总结了调试经验。

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 课题来源
• 1.4 主要研究工作
• 第二章 机器视觉以及在工业现场的应用
• 2.1 机器视觉基础
• 2.1.1 机器视觉系统组成及工作原理
• 2.1.2 机器视觉关键技术的发展现状
• 2.2 机器视觉的工业应用
• 2.2.1 自动检测中的机器视觉
• 2.2.2 智能装配中的机器视觉
• 2.2.3 视觉伺服系统
• 2.3 机器视觉的发展前景
• 第三章 系统的整体设计
• 3.1 烟条检测系统设备选型
• 3.1.1 光源的选择
• 3.1.2 CCD 相机的选型及依据
• 3.1.3 图像采集卡的选型依据
• 3.2 烟条检测系统的机械结构设计
• 3.2.1 系统的工作过程
• 3.2.2 检测机构的设计
• 3.2.3 剔出机构的设计
• 第四章 图像处理
• 4.1 数字图像处理的基本概念
• 4.1.1 数字图像的概念
• 4.1.2 数字图像处理算法的基础
• 4.2 图像增强
• 4.2.1 直方图变换
• 4.2.2 直方图均衡化
• 4.3 图像平滑
• 4.3.1 掩模滤波法
• 4.3.2 中值滤波
• 4.3.3 几种平滑技术的比较
• 4.4 图像分割算法
• 4.5 Hough 变换
• 4.6 烟条图像的定位
• 4.6.1 图像的平移
• 4.6.2 图像的旋转
• 4.7 拉线检测
• 4.7.1 拉线有无检测
• 4.7.2 拉线错牙检测
• 4.8 端面检测
• 第五章 系统软件介绍
• 5.1 系统软件开发环境概述
• 5.2 软件的整体结构设计
• 5.3 图像的采集与传输
• 5.3.1 线程同步
• 5.3.2 图像的采集与传输
• 5.4 系统的工作效果
• 第六章 现场调试
• 6.1 系统的安装
• 6.2 光源的调试
• 6.3 相机的调试
• 6.4 建模
• 6.4.1 增加品牌
• 6.4.2 定位区域设置
• 6.4.3 灰度区域设置
• 6.4.4 拉线检测区域设置
• 6.5 系统常见问题及维护
• 第七章 总结与展望
• 7.1 全文总结
• 7.2 未来展望
• 参考文献
• 致谢
• 在校期间发表的学术论文及科研项目