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1、為了提高對(duì)汽車鋁輪轂是否存在泄漏而進(jìn)行在線檢測(cè)的精確性和智能性,本課題結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù),設(shè)計(jì)了一套汽車鋁輪轂測(cè)漏系統(tǒng),實(shí)時(shí)地對(duì)汽車鋁輪轂上的氣嘴孔進(jìn)行圖像處理和特征位置提取,然后自動(dòng)進(jìn)行泄漏檢測(cè),摒棄了傳統(tǒng)的人工方式,從而保證了檢測(cè)精度和系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性。
本文首先提出了汽車輪轂測(cè)漏系統(tǒng)的總體方案設(shè)計(jì),從框架上把整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)為三個(gè)小系統(tǒng):視覺檢測(cè)系統(tǒng),測(cè)漏儀系統(tǒng),控制系統(tǒng)。分析了整個(gè)系統(tǒng)的硬件組成及它的工作原理。接著對(duì)采集
2、的輪轂上氣嘴孔圖像運(yùn)用灰度化處理、直方圖均衡化、中值濾波等圖像處理技術(shù)進(jìn)行了預(yù)處理,然后對(duì)多種邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)比較,分析了不同類別的邊緣檢測(cè)算子的優(yōu)缺點(diǎn),最終通過比較采用sobel算子作為系統(tǒng)圖像邊緣檢測(cè)算子的結(jié)果,試驗(yàn)證明效果良好。在圖像預(yù)處理的基礎(chǔ)上,采用了Hough變換原理對(duì)氣嘴孔進(jìn)行提取,最終識(shí)別出輪轂上的氣嘴孔。同時(shí)根據(jù)視覺檢測(cè)系統(tǒng)的控制要求,綜合采用MATLAB和Visual C++兩種高級(jí)語言相結(jié)合的方式設(shè)計(jì)和開發(fā)了
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