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文檔簡介
1、機器視覺技術給傳統(tǒng)工業(yè)帶來了深刻的變革。工業(yè)分揀作為機器視覺技術的成熟應用領域之一,很好的體現(xiàn)了這一變化。裝備了視覺識別設備的分揀系統(tǒng),靈活高效,廣泛應用在食品藥品生產、機械加工、芯片制造等領域。
本課題來源于江南大學機械工程學院的高速分揀機械手項目。本文在對該分揀系統(tǒng)進行需求分析的基礎上,從硬件和軟件兩方面對視覺定位系統(tǒng)作了較為完整的研究。硬件方面,本文對分揀系統(tǒng)的圖像采集硬件包括鏡頭、相機和光學的選用做了分析。研究了不
2、同視覺識別任務對硬件的不同要求,并給出了硬件選用的參考性建議。指出了硬件的選用是否合適是視覺系統(tǒng)的設計能否實現(xiàn)預期目標的關鍵因素。
軟件方面,本文針對分揀系統(tǒng)不確定因素多,功能定位變數(shù)大的特點,提出了上位機軟件“主程序加可擴展子程序”的設計方案。最大程度提高了實驗系統(tǒng)在功能上的可擴展性。并利用QT跨平臺開發(fā)框架和SQLite嵌入式數(shù)據(jù)庫編寫了該方案的一個實現(xiàn),從而證明了該方案的可行性。定位算法方面,選用視覺技術中發(fā)展比較成
3、熟的“閾值分割”,“邊緣提取”,“曲線擬合”,“區(qū)域特征提取”,“模板匹配”技術,設計了針對不同場景的物體定位算法。本文在深入研究Halcon機器視覺軟件包的基礎上,實現(xiàn)了這些算法,并對算法進行了實例驗證。研究結果對上機實驗有較大的參考價值。
文章對圖像采集過程也做了一定得研究,并針對USB和IEEE1394兩種接口的相機編寫了圖形采集程序,進一步分析了提高采集速度的方法。該研究對提高分揀系統(tǒng)中視覺定位系統(tǒng)的速度有積極意義
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