基于线阵ccd的二维轮廓多尺寸图像检测技术的研究

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时间:2019-02-26

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1、分类号:UDC:学校代号:11911广东工业大学学位论文基于线阵CCD的二维轮廓多尺寸图像检测技术的研究黄文恺论文提交日期:论文答辩日期:2QQ21亟摘要随着科学技术的发展,对应用于办公自动化和产品质量检测的图像输入、检测和识别系统提出了智能化、高精度和高速度的要求。在产品质量检测中,要求对产品质量进行高精度检测和跟踪控制。如果仅仅依靠人工进行质量检测,已无法达到高精度和高效率的检测目的。而采用自动成像检测系统能克服人工检测带来的不利因素,提高检测精度和效率,降低生产成本。本研究课题结合学科发展趋势和实际应用需求,在参考大量文献和剖析工业领域的CCD数据采集系统的基础上,着眼于

2、研究基于线阵CCD的光电二维图像多尺寸检测技术,主要进行以下几个方面的工作:(1)对原有平台进行改进,设计了平行光源系统。(2)针对轮廓提取,提出了基于邻域统计编码算法,该算法不仅能提取轮廓,还能消除离散的噪声,速度比较快。(3)针对轴类零件二维轮廓多尺寸的检测,提出了实现多尺寸检测的链码自分段配准检测方法,并具有较好的可扩展性。(4)采用GPGPU技术,对尺寸检测图象处理进行加速运算。关键词:线阵CCD图像检测二维图像尺寸检测邻域统计编码链码自分段配准GPGPU£奎二兰奎兰二茎堡:耋堡耋兰.AbstractWiththedevelopmentoftechaologyandth

3、eincrementofneedinusage,inthefieldofofficialautomationandinspectionofproducts’quality,therearerequirementsofintellectualized、high-speedandhigh-precisionforthesystemofimagetestingandidentification.Inthetestingandinspectionfield,itisrequiredtoSCanlarge-areaimagebythewayofhigh-speedandhighpreci

4、siontoimprovetheefficiencyandquality.Inthefieldofproducts’qualityinspection,itisrequiredtotestandcontroltheproduct’Squalityaccurately.If嬲before.human'seyesexecutedthequalityinspection,theintentioncouldnotheachieved.ButthesystemofmachinevisionCangetoverthesedisadvantages,improveproductioneffi

5、ciencyandreducethecostofproduction.Onthebaseofdevelopmenttrendandactualapplicationrequirememinthefieldofmachinevision,thisthesisisfocusedontheresearchofphotoelectricimage'stwo—dimemionmulti-measurementtestingtechniquesbasedonlinearCCD.Themasterthesiswillincludethefollowingmaincontents:(1)Toi

6、mprovetheexistingplatform,hasdesignedtheparallellightsourcesystem.(2)Aimatcontourextraction,aneighborhood—basedstatisticalcodingboundarydetectionalgorithm,whichnotonlycanextractprofile,alsoeliminatesdiscretenoise,fasterspeed.(3)Amethodforshaftpartsizedetectionbasedonself-divisionchaincodemat

7、chisproposedaccordingtothecharacteristicsofScanning2-Dimage,whichhasbetterScalability.(4)UseGPGPUforacceleratedimageprocessingoperationsKeywords:LinearCCD,Imageprocessing,Two-dimensionimage,Muiti_measurementtest吨,Neighborhood-basedstatisticalcoding

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