基于机器视觉钻孔检测定位系统研究

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4、：密级：UDC：学号：硕士学位论文基于机器视觉钻孔检测定位系统研究Researchondrillingdetectionandlocationsystembasedonmachinevision工学硕士学位类别：葛泽龙作者姓名：控制理论与控制工程学科、专业：机器视觉研究方向：陈强指导教师：年月日江西理工大学硕士学位论文摘要摘要随着社会经济的发展，劳动力的不足逐渐凸显，产业自动化已经成为未来发展一种必然趋势。机器视觉技术由于具有非接触、速度快、高精度的优点，已被应用在国民经济生活中的各个领域。依据某企业对集装箱底板钻孔进行自动改造项目的要求

5、，本文引入机器视觉技术到该项目中。主要从事的工作如下：（1）通过Sobel和Canny边缘检测算子研究，由实验图像表明Canny边缘检测算子对图像进行处理的效果要好于Sobel算子。在对摄像机采集图像进行边缘检测时，采用Canny算子能更好地达到要求。（2）图像在进行匹配时由于采集的标识图像均是结构对称或相似，SIFT算法对结构相似或对称的图像具有较好匹配性能。在对SIFT和其改进算法SURF研究的基础上给出一种新的特征点匹配算法，实验结果表明它能很好地对结构对称或相似的图像进行特征匹配。（3）相机标定技术是能够实现精准定位的关键，文中对

6、三种标定方法进行系统的研究发现：基于交比不变性分步线性标定法的定位精度与Tsai两步标定法和张正友标定法相差无几，但其定位用时要少于后两者。（4）为了进行一步研究机器视觉技术在钻孔系统中的应用，本文设计了一个具有四自由度的测试平台，可完成X、Y、Z三个方向的平移运动和绕Z轴的旋转运动；以F2812处理器为核心设计了一个电机控制电路；以CPLD为核心设计了一个4路编码器解码电路。完成了图像处理的软件设计和DSP控制程序的设计。实验结果表明该设计具有可行性。关键词：机器视觉；图像匹配；检测；标定；线性IAbstractAbstractWith

7、thedevelopmentofsocialeconomy,theshortageoflaborisbecomingmoreandmoreprominent,andindustrialautomationhasbecomeaninevitabletrendinthefuture.Machinevisiontechnologyhasbeenappliedinvariousfieldsofnationaleconomybecauseofitsadvantagesofnon-contact,highspeedandhighprecision.A

8、ccordingtotherequirementofanenterprisetocarryontheautomaticreconstructionprojecttothecontainerfl