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文檔簡介
1、隨著工業(yè)技術(shù)的發(fā)展和生活水平的不斷提高,人們對于產(chǎn)品的數(shù)量和質(zhì)量都有了更高的要求。傳統(tǒng)的可見異物檢測方法是通過人工進行檢測,這種方式已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代生產(chǎn)線上高速度和高精度的要求。本文以安瓿溶液中的可見異物為檢測對象,設(shè)計和開發(fā)了一種安瓿視覺檢測機器人,實現(xiàn)了安瓿溶液中可見異物的全自動檢測,提高了檢測生產(chǎn)線上的速度和精度,帶來了巨大的經(jīng)濟效益和社會效益。
首先,本文分析了當(dāng)前醫(yī)藥、飲料等行業(yè)對可見異物檢測的需求,得出了設(shè)計和
2、開發(fā)視覺檢測機器人的重要意義;概述了機器視覺的定義以及目前機器視覺技術(shù)在各領(lǐng)域中的應(yīng)用;研究了機器視覺技術(shù)的現(xiàn)狀和以后的發(fā)展趨勢。
其次,給出了安瓿視覺檢測機器人的系統(tǒng)設(shè)計思路,分析了系統(tǒng)中的流水線結(jié)構(gòu)、相機拍攝方式等關(guān)鍵部分的設(shè)計方法;介紹了安瓿視覺檢測機器人的整體結(jié)構(gòu)和工作流程,并對關(guān)鍵部件的設(shè)計進行了詳細研究;對安瓿溶液中可見異物目標進行分析;從光源照明技術(shù)、成像方案、光學(xué)鏡頭和工業(yè)相機等方面,對視覺檢測系統(tǒng)的器件選
3、型和平臺搭建進行研究。
然后,對可見異物檢測算法設(shè)計進行了分析,研究了圖像的預(yù)處理、邊緣檢測、液位檢測、運動目標檢測等內(nèi)容;在分析常用濾波算法優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于中值的自適應(yīng)加權(quán)均值濾波算法,利用SUSAN邊緣檢測算子對圖像進行邊緣檢測,利用Hough變換的方法進行液位檢測,并使用幀差法的改進方法對安瓿溶液中的可見異物進行檢測;通過抽樣測試實驗證明了本文提出的檢測方法的有效性和可行性。
最后,分
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