08021312宁子康_02_毕业设计_论文_开题报告

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1、天津科技大学本科生毕业设计（论文）开题报告学院电子信息与自动化学院专业2008自动化题目物体表面直线型划痕的识别姓名宁子康指导教师（签名）2012年04月01日拟选题目物体表面直线型划痕的识别选题依据及研究意义在工业生产中，为了排除次品和查明产品隐患，都要对产品的表面划痕做检测。以往这种检测大多由检验人员来完成，可靠性差，效率低。这种传统的接触式静态测量已不能满足对自动化检测的要求。为此，对产品实现非接触式动态测量，这对提高劳动效率，降低工人劳动强度，有着重要意义。计算机视觉检测作为一种非接触测量方法，具有速度快，精度高，图像所包含的信息完整，并且能够

2、连续进行检测等优点。这样可满足生产线上的速度要求，并且可以进行遥感测量，便于做成智能仪器等，近年来被广泛应用到工业生产当中。同时可对检测结果自动记录，为进行质量管理提供了很大方便。人们从外界获取信息相当一部分源自视觉，通过眼球从周围环境获取大量信息，并传入大脑后。机器视觉就是利用计算机模拟人的眼睛从图像中提取信息，并且通过计算对信息进行加工，处理，最后识别周围环境。我们主要研究的是用计算机来模拟人的视觉功能。机器视觉不会疲劳，有着比人眼更高的速度和精度，在探测不可视物体和高危险场景时，具有人眼无法实现的特点。机器视觉现在已得到广泛的应用。其应用方面主要

3、有：1工业检测中；2医学方面；3机器人导航及视觉伺服系统；4图像监控，安全防卫，交通管理；5卫星遥感；6在生活领域中的应用。我们将在此次设计中实现对物体表面直线型划痕的识别，这为我们对以后我们研究物体表面的划痕提供基础。通过更加深入的学习，为日后机器视觉技术的进步尽一份力。文献综述（对已有相关代表性研究成果的综合介绍与评价）基于计算机的视觉检测技术在自动化研究领域得到广泛的重视。随着计算机的普及和数字逻辑器件、传感器的发展，人们越来越多地利用计算机和新型数字逻辑器件、传感器来进行视觉信息的获取与处理。随着计算机硬件性能的提高，其应用领域也越来越广，有行

4、走机器人的视觉引导系统和工业机器人的手-眼系统，有军事上的精确制导系统，有医学领域中的X光机，CT机、B超机等计算机辅助诊断技术，以及资源卫星照片和气象云图的图像分析等等，都采用了图像处理技术和计算机视觉技术。　　图像技术就是对视觉图像获取与加工处理技术的总称。根据抽象程度和处理方法的不同，图像技术可分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。这三个层次的有机结合称为图像工程。计算机视觉检测技术是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴检测技术，它利用计算机视觉研究成果，采用像传感器来实现对被测物体的尺寸及空间位置的三维测量，能较好地满足现代制造业的发展需

5、求。与一般意义上的图像处理系统相比，计算机视觉检测技术更强调精度和速度,以及工业现场环境下的可靠性。在中国，其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。如药品检测分装、印刷色彩检测等。其他领域如指纹检测等等领域也有着很好的发展空间。有着非常广阔的发展前景。当今，计算机视觉技术的大体发展方向有两个：一，利用已经取得的研究成果开发更多的实用化系统，将实验室的研究成果转化为产品；二，将其它学科（如图像处理、人工智能、模式识别等学科）的新理论、新方法（如神经网络、小波分析方法等）相结合，向着计算机视觉的更高目标作更加深入的探讨与研究。通过以上叙述，随着科学的

6、进步，计算机视觉技术的发展将越来越广阔。而作为对直线、圆或任意图形进行抽出的有效方法，目前主要通过Hough变换来实现。它主要是通过将图像从直角坐标系变换成极坐标系来完成对某个特定形态进行的抽出。本课题将通过对图像处理和Hough变换进行适当改进来进行直线形划痕的识别。研究内容（包括基本思路、框架、主要研究方式、方法等）首先需要对图像处理和模式识别领域的基本内容进行学习，编程进行简单的处理。在对该领域有了较为深刻的理解之后，学习经典的图像处理与模式识别方法。对其进行改进以加快处理的速度。针对本课题，需要学习与深刻理解Hough变换的理论与方法。在自己编

7、程实现的图像处理程序内，加入Hough变换的程序以观察结果。通过对函数内的参数进行修改和对基本Hough变换方法进行改进，达到快速准确识别图像中直线的目的。在此基础上，通过USB摄像头进行物体的实时摄入与保存。动态图像进入计算机后被快速分析，并将直线形状分离出来。研究进程安排1-3周：毕业实习，完成实习报告。4-5周：查找英文资料并完成英文翻译，完成开题报告。6-8周：掌握图像处理和模式识别的基本方法，并进行简单编程。9-10周：了解并熟悉Hough变换的方法，进行初步程序编辑。11-14周：编写完整程序，进行程序测试。15-18周：整理材料，撰写论文

8、。主要参阅文献[1]鲍胜利,沈予洪.汉字识别技术的新方法及发展趋势[J].实用测试技术,200