基于机器视觉的织针检测系统的研发

《基于机器视觉的织针检测系统的研发》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、学校代码：10255学号：2150688基于机器视觉的织针检测系统的研发STUDYANDDEVELOPMENTOFTHEKNITTINGNEEDLEDETECTIONSYSTEMBASEDONMACHINEVISION专业名称：材料加工工程作者姓名：李涛指导老师：白云峰答辩日期：2018年05月28日东华大学李涛硕士学位论文答辩委员会成员名单姓名职称职务工作单位备注程先华教授/博导答辩委员会主席上海交通大学瞿海霞高级工程师答辩委员会委员宝钢股份中央研究院孙志宏教授/博导答辩委员会委员东华大学丁浩副教授答辩委员会委员东华大学孔永华副教授答辩委

2、员会委员东华大学范金辉副教授答辩委员会秘书东华大学东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许

3、论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保密□。学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日东华大学硕士学位论文摘要基于机器视觉的织针检测系统的研发摘要目前，织针的检测主要依靠手工检测，检测的速度慢，大约为6枚/min，并且检测的织针一致性差、工人劳动强度高、企业成本高，难以达到现代化工业生产的要求。为提高织针检测的效率和一致性，本文设计开发了织针检测系统的硬件平台，基于Lab

4、VIEW的软件开发环境，利用NI视觉开发模块研发了检测软件系统，以实现织针的尺寸测量和尺寸一致性检测。该系统检测速度约为60枚/min，准确率达到99.7%，可以实现织针的自动送料和分拣功能，提高了检测的速度和可靠性。本文研究的主要内容如下：（1）研究了检测系统硬件组成中的工业相机、镜头、光源等部件的功能和性能要求，并选择了所需的硬件。针对织针自身特点和系统的功能要求，搭建了整个检测系统的硬件平台，主要包括自动送针装置、织针导向装置、织针定位装置、机器视觉部分及分拣装置。（2）开发了检测系统的软件部分，主要研究了织针的图像处理模块和检测系统

5、的功能模块。其中图像处理模块主要包括图像滤波、图像二值化、边缘检测和形态学处理等，通过比较和分析各种图像处理方法，最后选定适合本文织针零件的图像处理方法。设计软件的功能模块以实现织针的尺寸测量、尺寸一致性检测和分拣。I东华大学硕士学位论文摘要（3）对系统进行标定，并完成了织针左右方向和前后方向几何尺寸测量，并对测量结果误差进行分析。（4）介绍了织针左右方向变形和前后方向变形的检测原理，并做了大量的织针尺寸一致性检测实验，最后采用人工投影比对的方法对实验结果进行检验。在检测左右变形时，水平相机采集放置在玻璃盘上的织针图像，通过检测织针实物和像

6、之间的缝隙值及整体厚度值来判定左右变形是否合格，实验发现实验中的理论最大变形和实际最大变形是一致的。在检测前后变形时，利用形态学处理中的膨胀和腐蚀操作制作样板，并将待测织针的图像中的针杆上边缘和针踵右边缘轮廓与样板处的轮廓重合，然后检测待测织针图像的针钩轮廓是否在样板轮廓偏差范围之内，实验发现当膨胀的样板像素数与腐蚀的样板像素数均为2时，检测出的织针前后方向实际最大变形量为0.030㎜，符合检测的一致性要求。关键词：织针；机器视觉；尺寸测量；一致性II东华大学硕士学位论文ABSTRACTSTUDYANDDEVELOPMENTOFTHEKNI

7、TTINGNEEDLEDETECTIONSYSTEMBASEDONMACHINEVISIONABSTRACTCurrently,theknittingneedledetectionmainlyreliedonthemanualdetection.Thedetectionspeedwasrelativelyslow,about6/min,andthedetectedknittingneedlehadpoorconsistency,highlaborintensity,highbusinesscost.Itwasdifficulttomatch

8、therequirementsofmodernindustrialproduction.Toimprovethedetectionefficiencyandconsistency