机械零件尺寸视觉检测系统的研究

论文摘要

视觉检测技术在工业在线检测中的应用是近年来的研究热点之一,它可以大幅降低检测成本,提高生产速度和效率,因而在工业检测和控制领域得到了广泛的应用。本文以机器视觉技术为基础,以图像处理技术为方法,针对机械加工的特殊条件,开发了用于冲击试样零件生产线的尺寸检测系统,本文主要研究了以下内容:针对冲击试样在线检测的研制要求,结合机器视觉系统的功能及结构特点,利用图像采集、显示、处理和分析技术,完成了冲击试样尺寸在线视觉检测系统的设计,包括系统的总体结构设计、硬件配置、图像处理方法比较分析、软件设计及误差分析等。在设计过程中解决了图像采集系统的硬件设置与标定,设计了图像系统照明方案,研究了数字图像处理方法与检测区域定位等关键问题。通过理论分析与实验验证,得到了本系统图像处理过程:首先对采集的图像进行预处理,包括均值中值滤波,通过阈值分割进行二值化,然后对二值图像进行开启、闭合以及进行边界提取操作来获得清晰的图像边缘,最后通过边缘检测和拟合测量得到冲击试样各尺寸值,图像坐标变换和模式匹配可以完成检测区域定位。对测量误差进行了分析,给出误差修正的方法。图像处理与测量都是利用功能强大的图像处理软件IMAQ Vision进行,最后以LabVIEW为平台,开发出系统的操作﹑管理﹑显示的人机交互界面。该视觉检测系统可以提高生产的柔性及自动化程度,适用于大批量的生产过程,可以解决人工检测产品质量效率低、精确度不高、无法实时在线测量的缺点,其应用前景十分广阔。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题来源
• 1.2 视觉检测国内外研究现状
• 1.3 研究目的和意义
• 1.4 本文主要研究内容
• 第2章 视觉检测系统的总体设计
• 2.1 系统功能及技术要求
• 2.2 系统总体结构
• 2.3 系统的硬件组成
• 2.3.1 照明系统
• 2.3.2 CCD摄像机
• 2.3.3 摄像机与光源安装装置
• 2.3.4 图像采集卡
• 2.3.5 计算机配置
• 2.4 系统的软件简介
• 2.4.1 LabVIEW
• 2.4.2 NI-IMAQ软件包
• 2.4.3 NI-IMAQ驱动软件
• 2.5 图像采集的参数设置
• 2.6 本章小结
• 第3章 视觉检测中的数字图像处理技术
• 3.1 图像预处理
• 3.1.1 均值滤波法
• 3.1.2 中值滤波法
• 3.1.3 均值与中值滤波比较
• 3.2 图像分割
• 3.2.1 图像区域分割的原理
• 3.2.2 二值化
• 3.3 数学形态学处理
• 3.3.1 腐蚀与膨胀
• 3.3.2 开运算与闭运算
• 3.3.3 特征边界提取
• 3.4 边缘检测
• 3.4.1 边缘特征
• 3.4.2 边缘点检测
• 3.4.3 边缘拟合的方法
• 3.5 图像区域定位
• 3.5.1 图像的坐标变换
• 3.5.2 模板匹配
• 3.5.3 定位方案比较
• 3.6 本章小结
• 第4章 视觉检测系统软件设计
• 4.1 系统软件的设计思想及流程
• 4.2 系统的各个功能模块
• 4.2.1 图像采集模块
• 4.2.2 图像聚焦模块
• 4.2.3 检测显示模块
• 4.2.4 传输通讯模块
• 4.3 厚度检测程序编写
• 4.4 本章小结
• 第5章 标定与误差分析
• 5.1 系统标定
• 5.2 误差分类
• 5.3 系统误差
• 5.3.1 透镜畸变误差
• 5.3.2 透视误差
• 5.3.3 景深误差
• 5.3.4 图像处理误差
• 5.3.5 标定误差
• 5.3.6 综合系统误差
• 5.4 随机误差
• 5.5 误差测量
• 5.6 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 附录
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明
• 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书
• 哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理
• 致谢