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文檔簡介
1、汽車零部件質(zhì)量對汽車整體性能有著重要影響。汽車零部件在生產(chǎn)加工完成后，需要對其質(zhì)量進行檢測。傳統(tǒng)對零部件質(zhì)量的檢測主要是通過人工或者輔助某種機器完成的。受限于人本身狀況的限制，檢測精度不高，同時無法實現(xiàn)大規(guī)模的自動化生產(chǎn)。伴隨著這種需求，機器視覺技術被引入到汽車零部件檢測中。機器視覺檢測技術通過工業(yè)相機采集目標物件的圖像，用圖像處理軟件對其處理得到檢測結果，并由控制器采取相應的執(zhí)行操作。該技術具有非接觸、實時、精度高、便于自動化管理的特
2、點。
針對汽車油泵支撐桿這一汽車零部件的檢測，我們提出了用機器視覺技術來代替原來傳統(tǒng)的人工檢測。本文從系統(tǒng)的軟硬件架構設計、圖像清晰度評價、基于亞像素的支撐桿幾何尺寸測量、以及分揀控制設備等方面進行研究，完成了完整的支撐桿的實時檢測系統(tǒng)。
系統(tǒng)結構采用特殊的光源單元模塊和圖像采集模塊，組成機器視覺系統(tǒng)。同時，提出了無參考圖像清晰度評價算法NRFSIM(No-Reference Feature Similarity)。
3、由于實時檢測系統(tǒng)的機械震動以及支撐桿的相對運動導致了成像的模糊，嚴重影響了后續(xù)測量。依據(jù)二次模糊圖像清晰度檢測原理，本文將有參考的圖像質(zhì)量評價算法FSIM(Feature Similarity Index for Image Quality Assessment)應用到無參考圖像清晰度評價算法，提出了NRFSIM算法。該算法在多場景圖像和該系統(tǒng)支撐桿圖像清晰度判斷上的算法性能遠優(yōu)于基于圖像梯度的清晰度評價算法。
提出了基于亞像
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