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基于图像处理的高精密视觉检测系统

作者：张志云 Publish: 2006-7-24 Hits:-

【中文题名】

基于图像处理的高精密视觉检测系统

【英文题名】

Study on a Technology for System of Exact Vision Detection Based on Image Processing

【学科专业】

机械制造及其自动化

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2006-7-24

【中关键词】

图像处理,边缘检测,自动调焦,CCD标定,计算机图形学,

【英关键词】

image processing,edge detection,auto focus,Calibration of CCD,Computer Graphics,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化技术及设备>自动化系统>数据处理、数据处理系统>集中检测与巡回检测系统

【论文摘要】

随着社会的发展,人们对产品的要求越来越高,这必然导致对产品的质量和精度的要求越来越高,而对于高质量、高精度产品的要求促进了对产品进行高精密的测量,本课题《基于图像处理的高精密视觉检测系统》就是在这样的需求下产生的。目前,对产品的检测有许多检测手段,如传统的测量设备:游标卡尺等;现代测量方法,激光检测等,但目前的存在的检测设备和系统不是操作繁琐、效率低、精度低,如传统的检测设备,就是成本太高,如激光检测机,使得一般企业购买不起测量设备。本文为了解决目前检测设备和系统存在的不足,利用现代成熟的计算机技术、计算机图形学技术、图像处理技术、机器视觉以及通讯和运动控制系统构建基于图像处理的高精密视觉检测系统,有着显著的研究和应用义以及广阔的应用前景。基于图像处理的高精密视觉测量系统,具有非接触性、实时性、灵活性、精确性等优点。本系统由机台、光源、CCD摄像机、图像采集卡、光栅尺、光栅尺读数卡、电机、运动控制卡、PC等组成,首先通过光源的控制为获得好的图像质量打下良好的基础,CCD把获得的光信号转变成电信号,然后通过图像采集卡来把被测物体的图像采集到PC里,完成被测对象的图像采集工作,然后通过图像处理技术,...

【论文题纲】

摘要	4-5
Abstract	5-7
目录	7-10
Contents	10-13
第1章绪论	13-18
1.1 课题的意义	13
1.2 目前视觉检测的研究现状和前景	13-16
1.2.1 目前视觉检测特点和研究现状	13-16
1.2.2 目前视觉检测的前景	16
1.3 课题的来源及研究内容	16-17
1.4 本章小结	17-18
第2章视觉检测系统总体设计	18-34
2.1 系统概述	18-19
2.2 检测系统组成部分	19-23
2.2.1 机台	19-20
2.2.2 图像采集系统	20-21
2.2.3 光源控制系统	21-22
2.2.4 运动控制系统	22-23
2.2.5 数据处理系统	23
2.3 系统的标定	23-32
2.3.1 成像的几何模式	24
2.3.2 CCD的镜头畸变	24-25
2.3.3 CCD的标定	25-32
2.4 精密检测系统软件EDIS的主要功能	32-33
2.5 小结	33-34
第3章获取边界的图像处理	34-58
3.1 选择区域的图像预处理方法	34-39
3.1.1 图像中的噪声类型	34-36
3.1.2 图像的滤波去噪(平滑)	36-39
3.2 图像边缘检测处理技术	39-51
3.2.1 边缘检测方法及常用边缘算子	40-45
3.2.2 基于Canny算子的图像处理	45-46
3.2.3 canny算子边缘检测算法的实现	46-49
3.2.4 实验分析	49-51
3.3 边缘点的亚像素处理	51-57
3.3.1 利用二次曲线拟合的亚像素边缘点提取	51-54
3.3.2 实验	54-57
3.4 小结	57-58
第4章精确自动调焦系统	58-81
4.1 成像系统的模型与自动调焦原理	58-60
4.2 基于数字图像处理的常用调焦方法及其分析	60-67
4.2.1 好的评价函数的特点	60-61
4.2.2 调焦评价函数的分类	61-63
4.2.3 常用的调焦函数	63-65
4.2.4 常用调焦函数的实验和分析	65-67
4.3 自动调焦在高精密检测系统的应用	67-80
4.3.1 自动调焦系统框架及流程	68-69
4.3.2 自动对焦的图像预处理	69-72
4.3.3 粗调的评价函数	72-73
4.3.4 粗调中的爬山搜索算法	73-76
4.3.5 精调评价函数	76-78
4.3.6 曲线二次最小二乘法拟合在精调中的应用	78-79
4.3.7 精确自动对焦的实验	79-80
4.4 小结	80-81
第5章: 匹配和图元拟合	81-95
5.1 图像匹配	81-85
5.1.1: 基于相关法的图像配准	81-82
5.1.2: 相关法图像配准算法的改进	82-83
5.1.3: 两次配准算法	83-84
5.1.4: 匹配在全自动测量中的应用	84-85
5.2 基本图元的拟合和评价	85-94
5.2.1 最小二乘法的介绍	85-86
5.2.2 直线拟合和评价	86-89
5.2.3 圆的拟合和评价	89-92
5.2.4 最小二乘法对椭圆的拟合	92-94
5.3 本章小结	94-95
结论与展望	95-97
参考资料	97-100
攻读学位期间发表论文	100-101
独创性声明	101-102
致谢	102

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.379301



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