基于视觉的边缘跟踪与应用技术研究

论文摘要

焊缝自动跟踪技术、待切割工件边缘跟踪技术、大尺寸工件测量中用到的边线跟踪技术其实质都是对特征角点、线条(直线或空间曲线)的跟踪。因此,为了能更好的运用该技术于实际的工程中,并且依据实际生产需要,设计了利用CCD摄像机、图像采集卡和工控机等设备的主动式视觉传感系统,并对典型的曲面钢板进行了边缘跟踪研究。本文首先设计完成了用于钢板边缘跟踪的硬件系统结构,在此基础上对图像处理算法进行了系统的分析。其次,通过图像处理实验,确定了针对基于结构光的钢板边缘跟踪图像处理的工艺流程和算法:中值滤波;利用阈值分割对跟踪图像进行了二值化研究;提出一种利用激光光条左右边缘识别求中线的细化方法;以及从上至下,从左至右的钢板边缘特征点搜索方法。实验表明,通过计算钢板边缘特征点与摄像机坐标系原点的相对位置来进行钢板边缘定位可以取得很好的效果。然后,利用三角结构光测量原理得到的跟踪边缘的物理偏差作为伺服运动机构的跟踪偏差,并通过对伺服系统的运动标定转化为跟踪系统的控制偏差,接着分析了偏差控制所采用的PID算法及各自特点,并对可编程运动控制卡进行了PID整定;并编制了上位机与底层运动程序,跟踪系统根据偏差通过程序控制伺服机构运动来进行纠偏控制,从而达到钢板边缘跟踪的目的。通过跟踪实验研究,跟踪系统完全满足预期目标。最后,结合大曲面板坡口切割实际项目中遇到的关键技术问题,给出了具体的解决办法。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究的背景及意义
• 1.2 边缘跟踪技术的发展现状
• 1.2.1 工件边缘跟踪的主要方式
• 1.2.2 跟踪中所涉及到的图像处理算法进展状况
• 1.2.3 跟踪算法研究现状
• 1.3 机器视觉的发展及应用
• 1.3.1 机器视觉的发展
• 1.3.2 机器视觉的测量与跟踪应用
• 1.4 课题的主要研究内容
• 第2章 边缘跟踪硬件系统设计
• 2.1 系统组成
• 2.2 系统的主要部件选型
• 2.2.1 CCD视觉传感器
• 2.2.2 图像采集卡
• 2.2.3 直角坐标机器人
• 2.2.4 PMAC运动控制卡
• 2.3 视觉跟踪控制系统设计与实现
• 2.3.1 视觉传感器设计
• 2.3.2 伺服运动控制系统设计
• 2.4 伺服运动机构的标定
• 2.5 本章小结
• 第3章 边缘特征提取
• 3.1 图像预处理
• 3.2 图像分割
• 3.3 边缘检测
• 3.3.1 梯度算子
• 3.3.2 拉普拉斯算子
• 3.3.3 Canny算子检测法
• 3.4 特征提取
• 3.4.1 Hough变换
• 3.4.2 中心线提取
• 3.4.3 特征点的检测
• 3.5 偏差识别
• 3.6 特征提取实验
• 3.7 本章小结
• 第4章 控制与跟踪实现
• 4.1 PID控制算法
• 4.1.1 PID控制原理
• 4.1.2 数字PID控制原理
• 4.2 跟踪系统控制卡的PID整定
• 4.2.1 控制卡PID调节原理
• 4.2.2 控制卡的PID参数调节
• 4.3 跟踪系统软件设计
• 4.3.1 主动视觉的图像处理软件设计
• 4.3.2 跟踪系统控制偏差的获取
• 4.3.3 动态链接与跟踪系统初始化
• 4.3.4 运动程序设计
• 4.4 跟踪实验
• 4.5 本章小结
• 第5章 在曲面钢板坡口切割中的边缘跟踪策略
• 5.1 引言
• 5.2 在曲面钢板切割中保证割枪切割角一定的问题
• 5.2.1 示教再现方法
• 5.2.2 离线编程方法
• 5.2.3 在线测量反馈方法
• 5.3 边线分段拟合
• 5.3.1 线性拟合原理
• 5.3.2 切割钢板边线线性拟合
• 5.4 数据处理算法
• 5.4.1 错误数据的检测算法
• 5.4.2 干扰点数据修正
• 5.5 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