基于机器视觉的复杂零件检测研究

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1、基于机器视觉的复杂零件检测研究学科：控制理论与控制工程研究生签字指导教师签摘要基于机器视觉的检测技术具有其快速、精确、柔性高等特点，在国外得到了深入研究和广泛应用，在国内也越来越受到重视。本文运用机器视觉检测技术原理，以复杂零件中圆形孔系为对象，对其参数的测量进行了深入研究。本文通过分析机器视觉系统的组成，研究各个硬件的性能参数和选择方法。根据课题的需要，选择了合适的硬件搭建机器视觉系统，并给出了系统软件的结构及其工作流程。由于环境的影响以及成像系统的自身限制，所获取的图像的动态范围不合适，会存在一定的噪声和畸变。通过实验选择直方图变换方法增强图像；使用中值滤波

2、去除噪声，采取区域分割提取目标区域。由于复杂盘状多孔零件中所测量目标的不对称性，研究了基于特征点的图像匹配方法，使得所检测的零件各目标点位置一致，从而使得零件孔系的自动识别次序一致。在样件和标准件匹配一致的基础上，本文对Hough变换做了深入研究，通过运用随机Hough变换的改进方法对图像中的圆形特征进行了识别，得到了图像中圆形特征参数，从而计算得到孔系的间距。通过研究相机小孔成像模型和相机标定方法，利用Tsai两步法对相机进行了标定，使用标定得到的相机内参数对图像的畸变进行了校正；给出了一种简单，高效的系统标定方法实现了测量尺寸的单位从像素到毫米的转换。通过实

3、验，验证了各种算法的性能和效果，并进行了数据分析，以最大孔系与最小孔系数据为例，标准差均小于0．17mm，与实测的最大误差小于0．33ram。关键词：图像匹配，随机Hough变换，图像检测，系统标定TheStudyofComplicatedpartDetectionBasedonMachineVisionDiscipline：ControlTheoryandControlEngineeringStudentSignature：SupervisorSignatuAbstract刀)etesttechnologybasedonmachinevisionhasbeen

4、deepstudiedandincreasinglyusedintheobroad．andhasbeengrowingrecognizedondomestic，foritsfeaturesofrapidtestspeed，precisionandhighadaptability．Themeasurementofparametersofcircleholeonsmallplate．1ikemulti．holepartisdeepresearchedbythemachinevisiontesttechnologymthisPaper．TIlemachinevisio

5、nsystemstructureiSanalyzedinthisP印er,andpropertiesparametersandselectrulesareresearched．AccordingtOtestdemand，thetestsystemhardwarelSpresent,andsoftwareprocessandworkprocessaregiveninthispaper．Therearesomenoisesandaberrationsinimageforaffectionofenvironmentandlimitationofimagingsyste

6、m．Theimageisenhancedbyhistogrammodification；noiseisdeducedbymid．valuefiltering；andobjectiSextractedbyregionsegmentatmnaccordingtOalotofexperimentresults．Foranisomerousofholeinplate-likemulti-holepart，theimagematchingmethodbasedoncharacteristicpointpositions，whichmakeobjectpositionsof

7、partundertestaresameateachtest,wereresearchedinthispaper．nleRoughtransformisdeepresearchedafterimagematching．nlecircleinimageWasrecognizedbythemodifiedmethodoftherandomRoughtransforrn，thecircleparametersarecomputed，moreoverspacebetweeneacrl．holes．smallholeimagingmodelandcameracalibra

8、tedmethodsar