基于機(jī)器視覺(jué)的柔性制造島在線零件識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展，現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)對(duì)制造精度更高、效率更快、智能化更高的先進(jìn)制造技術(shù)要求越來(lái)越迫切；機(jī)器視覺(jué)技術(shù)具有快速性、可重復(fù)性、智能化、非接觸、現(xiàn)場(chǎng)抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于柔性制造系統(tǒng)中大大提高了系統(tǒng)得柔性化、自動(dòng)化、和智能化水平，適應(yīng)了現(xiàn)代制造業(yè)的進(jìn)步和發(fā)展要求，在實(shí)際應(yīng)用中顯示出了廣闊的應(yīng)用前景。 本文以與成都某機(jī)床股份有限公司的合作項(xiàng)目“柔性制造島在線零件的自動(dòng)識(shí)別”為背景，針對(duì)柔性制造系統(tǒng)(FMS)中

2、存在不能自動(dòng)識(shí)別在線零件而正確調(diào)用相應(yīng)程序進(jìn)行加工這一問(wèn)題，開(kāi)展了基于機(jī)器視覺(jué)的柔性制造島在線零件識(shí)別系統(tǒng)的研究。涉及到機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的建立、圖像采集方案的實(shí)現(xiàn)、圖像預(yù)處理、邊緣特征提取及圖像識(shí)別等方面，從理論和實(shí)踐上解決了用機(jī)器視覺(jué)實(shí)現(xiàn)柔性制造島在線零件自動(dòng)識(shí)別的一系列問(wèn)題。本文的具體內(nèi)容和創(chuàng)新有以下幾點(diǎn)： 1、闡述了機(jī)器視覺(jué)識(shí)別技術(shù)的研究背景和意義，然后在介紹機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用狀況以及機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在機(jī)械制造行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)

3、狀的基礎(chǔ)上，概述了本文的研究目的和主要工作。 2、按照機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)，分析各部分的設(shè)計(jì)方法，并在此方法的指導(dǎo)下本文建立了由CCD工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、光源和PC機(jī)組成的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，系統(tǒng)通過(guò)CCD和圖像采集卡獲取被識(shí)別零件的二維圖像數(shù)據(jù)，將其送入計(jì)算機(jī)，經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理和圖像識(shí)別分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)零件的自動(dòng)識(shí)別。 3、針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)影響圖像的主要噪聲：椒鹽噪聲、脈沖噪聲，為了在濾除噪聲的同時(shí)，很好地保留圖像的邊緣信息，我們?cè)O(shè)

4、計(jì)了一種多重濾波器的預(yù)處理方法，該多重慮波器由高斯濾波器、銳化和自適應(yīng)中值濾波器組成。采用該濾波器的預(yù)處理方法可以克服一般除噪濾波器具有的模糊效應(yīng)，使得圖像的邊緣和細(xì)節(jié)變得模糊不清的缺點(diǎn)。 4、結(jié)合研究的實(shí)例對(duì)幾種常用的Sobel、Pwritte、Frei-Chen等邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)，經(jīng)過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比較分析本論文確定采用Frei-Chen算子對(duì)預(yù)處理后的零件圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。 5、本文針對(duì)二值邊緣圖像的特性

5、和零件形狀的差異性，以零件的輪廓形狀為分類(lèi)特征提出了二值圖像快速序貫相似性檢測(cè)(SSDA)模板匹配識(shí)別算法。為了進(jìn)一步減少匹配運(yùn)算量該算法采用Hamming距離計(jì)算相似度，根據(jù)零件在圖像中的位置相對(duì)變化小，在匹配前設(shè)定匹配搜索區(qū)域和采取以邊緣特征點(diǎn)的8鄰域?yàn)閰⑴c匹配點(diǎn)的方法。實(shí)驗(yàn)表明，該算法應(yīng)用于二值圖像的匹配識(shí)別大大提高了匹配速度和準(zhǔn)確率。 6、本文在理論研究、分析和大量實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)了柔性島在線零件圖像識(shí)別系統(tǒng)軟件，并完