基于机器视觉系统对磁瓦进行在线检测和分级的研究

摘要

机器视觉技术以高速度、高精度而被广泛应用于汽车、机械加工、电子、包装、食品等各个行业。利用机器视觉系统获取检测图像，通过图像预处理、图像分割、特征提取、图像分析，得到检测结果，进而转化为控制信号，再输出以控制外围执行机构，从而实现工程需求。它已成为无损检测技术中的一个重要分支。 本论文课题来源于与广东江门某公司的合作项目，主要解决人工磁瓦分选操作存在的可靠性与效率问题，试图研制出一套磁瓦在线自动分选设备。本论文主要涉及了以下工作： （1）研究磁瓦的基本特征和磁瓦排序的基本原理及方法，运用机械设计知识，设计磁瓦专用送料机构； （2）使用单色CCD摄像头与相关图像处理软件，进行实时图像采集； （3）图象处理分析系统和工控系统的研究及开发，将图像处理系统与控制系统集成于同一个软件平台； （4）对已经分组的磁瓦，使用传感器确定其相应位置，通过I/O控制卡进行分组动作控制： （5）选择合适的气动执行元件对磁瓦进行分组； （6）运用机械设计的相关理论进行磁瓦下滑轨道的设计，并设计合适的磁瓦翻转机构； （7）分析了光源强弱、照明方式、物距、目标移动和振动等关键因素对机器视觉系统的影响，并结合试验情况，将试验结果与实际值进行对比。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1机器视觉系统

1.1.1机器视觉系统主要上作过程

1.1.2机器视觉系统的优点

1.2机器视觉系统的应用

1.3课题背景和意义

1.4本文研究的目的和主要内容

第二章机器视觉和视觉理论

2.1机器视觉

2.1.1什么是机器视觉

2.1.2机器视觉的原理

2.1.3机器视觉系统的结构和分类

2.1.4机器视觉系统的特点

2.2人类视觉与机器视觉的比较

2.3机器视觉的相关学科

2.4本章小结

第三章图像处理

3.1图像与数字图像

3.2图像的表示

3.3数字图像处理

3.3.1灰度直方图

3.3.2特征提取方法

3.3.3 亚像素

3.4本章小结

第四章硬件系统搭建与设计

4.1视觉检测系统的功能要求

4.2视觉检测系统的总体结构及成像系统设置

4.2.1系统总体结构

4.2.2摄像机的选择

4.2.3镜头选择和分析

4.2.4光源的选取

4.3控制系统设计

4.3.1控制卡的选择

4.3.2继电器的选择

4.3.3气缸的选择

4.3.4换向阀的选择

4.3.5光电传感器

4.4机械装置设计

4.4.1连接机构

4.4.2传动机构

4.4.3图像采集机构设计

4.4.4分选机构

4.5本章小结

第五章视觉检测系统的软件设计

5.1软件系统的选择

5.2磁瓦分组

5.2.1互换法

5.2.2选配法

5.2.3分选方式

5.2.4分组方法探讨

5.3程序设计

5.4本章小结

第六章样机试制和改进设计

6.1原型机的分选方式

6.2原型机分选方式的局限性

6.3分选方式改进

6.3.1选择分选方式

6.3.2分选方式的可靠性分析

6.4下滑机构及翻转机构设计

6.5分选机测试及结构优化

6.6本章小结

第七章分选机的测量精度

7.1影响测量精度的因素

7.2分选机测量精度分析

7.2.1静态测量分析

7.2.2动态测量分析

7.3本章小结

第八章总结与展望

8.1总结

8.2展望

附录

参考文献

硕士期间发表论文情况

致谢