基于机器视觉的智能制造产品识别与检测方法研究

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1、硕士学位论文基于机器视觉的智能制造产品识别与检测方法研究RECOGNITIONANDDETECTIONOFINTRLLIGENTMANUFACTURINGPRODUCTSBASEDONMACHINEVISION张晨旭哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP391.4学校代码：10213国际图书分类号：681.5密级：公开工学硕士学位论文基于机器视觉的智能制造产品识别与检测方法研究硕士研究生：张晨旭导师：李伟刚教授申请学位：工学硕士学科：机械电子工程所在单位：机电工程学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TH39

2、1.4U.D.C:681.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRECOGNITIONANDDETECTIONOFINTRLLIGENTMANUFACTURINGPRODUCTSBASEDONMACHINEVISIONCandidate：ZhangChenxuSupervisor：Prof.LiWeigangAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：MechatronicsEngineeringAffiliation：SchoolofMechatron

3、icsDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要为了发展本国的制造业，世界制造巨头纷纷提出了振兴本土制造业的战略。从“工业4.0”、“工业互联网”到“中国制造2025”，本质上就是要发展智能制造的技术、产业和应用。在智能制造环境下，要求制造企业可以为客户提供个性化需求的定制产品，进而实现大规模的个性化、定制化的柔性生产。现在实现工厂自动化、数字化改造的企业，已经在生产线改造中引入机器视觉进行产品的分类识别，但这些企业的

4、生产方式仍为推动式生产方式，生产线生产的产品种类较少，因而其应用的机器视觉计数对产品种类的适应性也低。这无法满足智能制造条件下的对多品种、小批量定制产品识别的要求。鉴于此，本文对智能制造环境下机器视觉在柔性生产线的产品与云端数据匹配进行深入研究，主要包括改进的匹配模板生成研究、产品图形的预处理及轮廓的提取、轮廓特征描述方法的研究与改进及检测平台的分类验证等方面。首先，基于向智能制造生产模式转变的背景，本文提出了一种直接利用云端产品3D模型生成匹配模板的方法：对目标物体的3D模型数据进行解析，并结合OpenGL模拟真实拍摄环境下对产品拍摄角度而生成匹配模板。这种通过改进

5、的图像匹配模板生成的方法，对现在工业生产线使用拍摄制作模板图片的方法进行改进，增加机器视觉技术对产品种类变化的适应性，来满足在同一生产线生产小批量、多类型产品的工况。其次，本文对图像滤波、边缘检测等多种预处理算法研究对比，确定双边滤波和Canny边缘检测进行图像预处理，之后对处理后得到的二值图进行轮廓提取。之后本文基于SVM对特征分类，提出了并对比了傅里叶描述、结合矩特征的傅里叶描述、椭圆傅里叶描述算法对轮廓特征的提取于分类。通过使用三种算法对MPEG-7图形库进行特征生成，然后使用SVM进行识别预测进行验证，并确定了基于SVM椭圆傅里叶描述算法，其正确率达到90%。

6、最后，基于前述理论研究，搭建了视觉检测平台，并通过试验对生产出的几种产品与云端存储数据进行匹配。通过实验，验证了本文提出的基于SVM的椭圆傅里叶描述算法。本文算法可以达到柔性生产线中小批量、定制产品的分类要求，实现实际产品与云端产品模型数据的匹配。关键词：智能制造；机器视觉；傅里叶描述，产品识别-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractTheworldmanufacturinggiantshaveputforwardthestrategiestorevitalizethelocalmanufacturingindustryinordertodevelopit

7、sownmanufacturingindustry.From"Industry4.0"and"IndustrialInternet"to"MadeinChina2025",theessenceistodevelopthetechnology,industryandapplicationofintelligentmanufacturing.Intheintelligentmanufacturingenvironment,itisrequiredthatmanufacturingcompaniescanprovidecustomizedproducts,