基于视觉的零件特征识别与分类方法研究与实现

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1、密级:硕士学位论文基于视觉的零件特征识别与分类方法研究与实现作者姓名：司小婷指导教师:吴文江研究员中国科学院沈阳计算技术研究所孙一兰副研究员中国科学院沈阳计算技术研究所学位类别:工程硕士学科专业:计算机技术研究所:中国科学院沈阳计算技术研究所2016年4月ResearchandImplementationofParts’FeatureRecognitionandClassification’sMethodBasedonMachineVisionBySiXiaotingADissertationSubmittedtoUniversityofChineseAcademyofSc

2、iencesInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofMasterofComputerTechnologyShenyangInstituteofComputingTechnology,ChineseAcademyofSciencesApr,2016独创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中国科学院研究生院或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。对

3、本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。签名：日期：关于学位论文使用授权的说明本人完全了解中国科学院大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以公布学位论文的全部或部分内容。（涉密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：摘要摘要随着现代工业的发展，零件的分拣技术朝着自动化、高速化、网络化的方向发展，传统的人工识别分类方法无法满足现代制造业的需

4、求，以机器视觉为基础的零件分拣设备能够提高工业的自动化和智能化水平。基于机器视觉的分拣技术有非接触、速度快、准确率高等优点，在工业界引起了广泛的关注。论文针对基于视觉的零件特征识别与分类方法进行了研究和实现，主要内容如下：1．研究零件的预处理技术。针对图像校正、图像增强、平滑去噪、二值化、形态学操作和边缘检测操作进行了研究，并结合研究的实例做了比较分析。2．研究零件图像的特征提取和识别分类方法。研究了图像特征提取的常见方法，并结合零件的特点，重点研究了零件的形状特征和几何特征提取方法。之后，对零件的识别分类方法进行研究，使用模板匹配法和支持向量机对零件分别按照形状识别分类和

5、按照形状、尺寸识别分类进行了分类器的设计。3．研究零件位姿识别方法。本文提出了根据零件的最小外接矩形的方法来确定零件的位姿。在图像中提取零件的最小外接矩形，得到零件在图像中的位姿。之后通过相机标定，将零件在图像中的位姿转换到实际位姿。4．设计和实现了基于机器视觉的零件识别分类系统。针对系统的4个功能模块即零件图像采集模块、图像预处理模块、零件识别分类模块和位姿识别模块，进行实现。5．在基于视觉的零件识别分类系统中，对零件的识别分类和位姿识别方法进行测试，并对实验结果进行分析。实验证明，选择零件的形状特征和几何特征具有较好的通用性和计算速度；采用模板匹配法和支持向量机法是可行

6、的；通过零件的最小外接矩形进行位姿识别，定位的精度能够满足工业要求。【关键词】视觉特征提取识别分类模板匹配支持向量机位姿识别I基于视觉的零件特征识别与分类方法研究与实现ABSTRACTWiththedevelopmentofmodernindustry,theparts’sortingtechnologyisdevelopinginthedirectionofautomation,highspeedandnetwork.However,thetraditionalartificialrecognitionandclassificationcan'tmeettheneedso

7、fmodernmanufacturing,andthesortingequipmentofpartsbasedmachinevisioncansignificantlyimprovethelevelofindustrialautomationandintelligence,whichhavemanyadvantages,suchasnon-contact,highspeedandhighaccuracy.Thisthesisfocusesonthestudyandrealizationofparts’feature