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《基于dsp机器视觉的缠辊检测系统设计与实现》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、南京航空航天大学硕士学位论文摘要随着计算机技术、网络技术、图像处理技术的发展，机器视觉技术正逐步渗透到生活中的方方面面。从医学图像到遥感图像，从工业检测到文件处理，处处都存在它的身影。可以说，需要人类视觉的场合几乎都需要机器视觉。本文研究了机器视觉在工业在线检测中的应用，采用结构化、模块化的方案进行系统的软硬件设计、调试和实现，开发了一个采样频率和曝光时间可调节的小型实时缠辊检测系统，该系统克服了传统缠辊检测系统所存在的多种缺点，并使得维护工作更简单化。课题分析了缠辊产生的原因以及传统几种检测方法的优缺点，在此基础上提出了
2、以智能相机VCSBC4018为核心的检测系统。系统设计包括软硬件两部分。软件在集成开发环境CCS2.2下完成，设计了图像采集与保存、图像处理、缠辊检测等模块。针对实际生产中由丝束摆动所造成的裂缝宽度值突变这一技术问题，提出以裂缝宽度值和裂缝宽度值变化趋势双重检测的方法，该方法较单纯使用裂缝宽度值判断更能反映裂缝的发展趋势。为了调节相机拍摄的频率和曝光时间，设计了脉冲周期和脉宽可调节的外围脉冲电路作为相机拍摄图像的触发信号。通过对原图和一组仿真图的系统测试表明，该系统的各项技术指标都达到了设计要求。为了能调节相机的位置，开发
3、了相机位置矫正软件。该软件利用套接字技术将服务器采集的图像不停地传输到客户机上，进而再将图像动态地显示出来，从而达到矫正相机位置的目的。该软件同时也兼有视频监控的作用。关键字：机器视觉，智能相机，缠辊检测，自动检测i基于DSP机器视觉的缠辊检测系统设计与实现ABSTRACTWiththedevelopmentofcomputer,networkandImage-processing,machinevisionisplayingaroleinmanyaspectsofthelife.Suchasphysicimage,pho
4、tographicremotesensing,industrial-inspectionandsoon.So,asyouknow,themachinevisionisalmostneededineveryplacewheretheeyesmaybeused.Asanapplicationofon-lineindustrial-inspection,machinevisionisresearchedinthisthesis,hardwareandsoftwareisdesigned,debuggedandimplemente
5、dwithstructuredandmodularizedscheme.Asmallreal-timewrapdetectsystemwhichincludesadjustablesamplingrateandtimeofexposureisdeveloped,anditovercomesmanydrawbacksoftraditionalwrapdetectsystemsoastomakethemaintenancesimple.Thethesisanalysesthereasonofwrap,themeritsandd
6、rawbacksoftraditionalwrapdetectmethods.Accordingtotheanalysis,anewdetectsystembasedonsmartcameraVCSBC4018isproposed.Therearetwopartsinthesystemdesign.Astosoftware,undertheIDECCS2.2,manymodulessuchasimageacquisitionandstorage,image-processing,wrapdetectaredesigned.
7、Italsoproposesanewmethodwhichbothusecrackwidthandthechangingcurrentofcrackwidthtosolvetheproblemscausedbyswingingtow.Thismethodcanreflectthethechangingcurrentofcrackwidthwhichisbetterthanusingcrackwidthalone.Inordertoadjustthesamplingrateandtimeofexposure,atimingp
8、ulsewhoseperiodandwidthcanbeadjustedisdeveloped,itisatriggersignalforthesmartcamera.Withagroupofemulationimages,theresultshowsthatthequalificationofsyst
