基于機(jī)器視覺(jué)的精密注塑零件的識(shí)別與檢測(cè).pdf

1、基于機(jī)器視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別與檢測(cè)的是近年來(lái)的研究熱點(diǎn)之一,在工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行識(shí)別和檢測(cè),不僅可以提高生產(chǎn)的速度和效率,更可以降低成本,提高工業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化程度。本文以機(jī)器視覺(jué)技術(shù)為基礎(chǔ),以提高工業(yè)機(jī)器人的柔性化程度為目的,針對(duì)精密注塑零件和工業(yè)機(jī)器人的特點(diǎn),進(jìn)行了基于機(jī)器視覺(jué)的精密注塑零件的識(shí)別與檢測(cè)方面的研究,本文主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　 針對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)的功能和要求,進(jìn)行了系統(tǒng)方案的構(gòu)建和總體設(shè)計(jì)。并以此為出發(fā)點(diǎn),完成識(shí)別

2、與檢測(cè)系統(tǒng)的方案設(shè)計(jì),包括系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、硬件的配置及選型、軟件平臺(tái)的選擇與搭建等。為了方便后續(xù)工作的進(jìn)行,根據(jù)被采集圖像的具體特點(diǎn),研究了圖像的區(qū)域分割、圖像去噪、邊緣檢測(cè)、圖像形態(tài)學(xué)等常見(jiàn)的圖像處理方法,這些都是后續(xù)進(jìn)行圖像分析與處理的基礎(chǔ)。根據(jù)系統(tǒng)的特點(diǎn),重點(diǎn)研究了視覺(jué)系統(tǒng)的標(biāo)定方法和實(shí)驗(yàn)求取過(guò)程,借助HALCON軟件完成了基于2D靶標(biāo)的攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)的標(biāo)定和機(jī)器人眼手系統(tǒng)標(biāo)定,實(shí)踐證明,該標(biāo)定過(guò)程簡(jiǎn)單易行,且具有較高的精度。在

3、視覺(jué)識(shí)別方面,分析了圓形度、面積等常用的圖像特征提取及其實(shí)現(xiàn)方法,根據(jù)識(shí)別對(duì)象的特點(diǎn),分別研究和實(shí)現(xiàn)了基于圖像特征和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識(shí)別方法,同時(shí)進(jìn)行了以坐標(biāo)系變換為基礎(chǔ)的工件位置的提取研究,并完成了抓取實(shí)驗(yàn)。在視覺(jué)檢測(cè)方面,以小模數(shù)塑料齒輪為例,通過(guò)測(cè)量齒距、齒頂圓直徑等參數(shù),能夠檢測(cè)出缺齒、飛邊、翹曲等缺陷,達(dá)到了預(yù)期的檢測(cè)目的。
　　 本文綜合以上研究,以Visual C++2008為開(kāi)發(fā)環(huán)境及HALCON圖像處理軟件為