| 【中文题名】 | 嵌入式视觉测量系统研究 |
| 【英文题名】 | Research of Vision Measurement System Based on Embedded Technology |
| 【学科专业】 | 通信与信息系统 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-9-10 |
| 【中关键词】 | 视觉测量,嵌入式,DSP,优化,, |
| 【英关键词】 | Vision Measurement,Embedded,DSP,Optimize, |
| 【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】 |
目前针对机器视觉的理论研究主要集中在PC式视觉系统上，但在实际的工业应用中，PC式视觉系统越来越有被嵌入式系统取代的趋势。由于嵌入式系统硬件平台的多样性，针对嵌入式的成熟视觉测量算法少之又少，而且嵌入式系统的交叉开发环境对开发一套成熟的视觉测量系统无形中增加了难度。
文中针对特定的光源照明条件，在TI的DM642 DSP硬件平台上实现了一种具有亚像素精度的圆形贴片零件的的视觉测量。主要的研究和工作包括以下几个方面：
(1)分析了嵌入式视觉测量系统的基本组成结构，选定了一种针对圆形贴片零件实时测量的嵌入式视觉系统。
(2)在研究针对圆形贴片零件的视觉测量算法中，比较了几种常用的边缘检测方法，选用sobel算子进行圆周边缘的粗定位；分析了两种常见的亚像素定位方法，采用三阶多项式拟和法来提高圆周边缘点的测量精度；通过搜索获得8个具有亚象素精度的圆周边缘点之后，利用圆周拟合法得到圆的直径像素长度大小和圆心坐标位置。
(3)在相同的外界条件下，采用PPT高性能嵌入式视觉平台取图，对获取的图像使用matlab仿真验证本文设计的视觉测量算法。仿真的结果证明文中的视觉测量算法能达到测... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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Abstract |
5-10 |
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第1章 绪论 |
10-15 |
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1.1 研究背景与意义 |
10-11 |
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1.1.1 项目来源 |
10 |
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1.1.2 背景与意义 |
10-11 |
|
1.2 视觉测量的研究意义与现状 |
11-13 |
|
1.3 主要内容与组织结构 |
13-14 |
|
1.4 本章小结 |
14-15 |
|
第2章 嵌入式视觉测量系统 |
15-22 |
|
2.1 系统结构 |
15-18 |
|
2.1.1 光源 |
16-17 |
|
2.1.2 镜头 |
17 |
|
2.1.3 CCD相机 |
17 |
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2.1.4 视频处理平台 |
17-18 |
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2.2 视觉测量系统的性能评价指标 |
18-20 |
|
2.3 视觉测量系统的关键技术 |
20-21 |
|
2.3.1 图像采集 |
20 |
|
2.3.2 图像处理 |
20-21 |
|
2.3.3 系统标定 |
21 |
|
2.4 本章小结 |
21-22 |
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第3章 视觉测量算法研究 |
22-52 |
|
3.1 视觉测量算法的研究现状 |
22-23 |
|
3.2 相机标定 |
23-25 |
|
3.2.1 相机定标的概念 |
23 |
|
3.2.2 常用标定方法 |
23-24 |
|
3.2.3 本文标定方法 |
24-25 |
|
3.3 边缘检测 |
25-33 |
|
3.3.1 概述 |
25 |
|
3.3.2 传统边缘检测算法 |
25-32 |
|
3.3.3 其它边缘检测方法 |
32-33 |
|
3.4 亚像素边缘检测 |
33-38 |
|
3.4.1 多项式插值 |
33-35 |
|
3.4.2 多项式拟合 |
35-38 |
|
3.5 视觉测量算法 |
38-43 |
|
3.5.1 Hough变换 |
38-41 |
|
3.5.2 圆周拟合 |
41-43 |
|
3.6 视觉测量算法的matlab仿真 |
43-51 |
|
3.6.1 二制化 |
43-44 |
|
3.6.2 Sobel边缘检测 |
44-45 |
|
3.6.3 亚像素边缘定位 |
45-50 |
|
3.6.4 圆拟合测量 |
50-51 |
|
3.7 本章小结 |
51-52 |
|
第4章 基于DSP的嵌入式视觉测量算法实现 |
52-76 |
|
4.1 硬件处理平台 |
52-53 |
|
4.2 软件开发环境 |
53-55 |
|
4.2.1 CCS集成软件开发环境 |
53-54 |
|
4.2.2 DSP/BIOS |
54-55 |
|
4.3 算法的实现 |
55-66 |
|
4.3.1 系统软件结构 |
55-57 |
|
4.3.2 数据结构的设计 |
57-59 |
|
4.3.3 算法具体实现 |
59-66 |
|
4.4 DSP优化 |
66-72 |
|
4.4.1 优化流程 |
66 |
|
4.4.2 代码性能分析 |
66-68 |
|
4.4.3 数据类型优化 |
68-69 |
|
4.4.4 编译器优化 |
69-70 |
|
4.4.5 C语言编程优化 |
70-72 |
|
4.5 视觉测量误差分析 |
72-74 |
|
4.5.1 CCD误差 |
72-73 |
|
4.5.2 镜头与标定误差 |
73 |
|
4.5.3 光源系统影响 |
73 |
|
4.5.4 软件算法因素 |
73-74 |
|
4.6 版权保护 |
74-75 |
|
4.7 本章小结 |
75-76 |
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第5章 总结与展望 |
76-78 |
|
5.1 总结 |
76 |
|
5.2 展望 |
76-78 |
|
参考文献 |
78-81 |
|
致谢 |
81-82 |
|
攻读学位期间发表的学术论文 |
82-83 |
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附录:参考图 |
83 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.385545 |
