基于視覺的生產(chǎn)線工件在線識(shí)別與檢測技術(shù)研究.pdf

1、生產(chǎn)線工件在線識(shí)別、檢測與跟蹤的順利進(jìn)行是整個(gè)生產(chǎn)線可靠、高效運(yùn)行和實(shí)現(xiàn)多種工件混流生產(chǎn)的重要保障。各種形狀的工件在被運(yùn)往不同的地方之前需對(duì)其進(jìn)行識(shí)別與檢測，識(shí)別出工件的類型、形狀、大小等，檢測出工件的具體幾何參數(shù)等，在工件運(yùn)輸過程中要實(shí)時(shí)監(jiān)控、跟蹤工件去處，隨時(shí)掌握工件當(dāng)前位置和歷史運(yùn)動(dòng)軌跡，確保工件被準(zhǔn)確無誤地運(yùn)往目的地，這個(gè)過程就是生產(chǎn)線工件在線識(shí)別、檢測與跟蹤的過程。工件的形狀多為規(guī)則的幾何形狀，如三角形、圓形、橢圓形、矩形等。

2、傳統(tǒng)的識(shí)別、檢測與跟蹤的方法都是基于PC平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的，由于PC機(jī)體積較大且不易移動(dòng)，在一些場合下不夠靈活方便，不能夠滿足便攜式的需求，本文提出并設(shè)計(jì)了一種基于Android的生產(chǎn)線工件在線識(shí)別與檢測的系統(tǒng)。
　　本文在Android系統(tǒng)下設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了攝像頭預(yù)覽、預(yù)覽數(shù)據(jù)采集、處理預(yù)覽數(shù)據(jù)后再顯示等功能。首先完成了幾何工件圖像的預(yù)覽數(shù)據(jù)采集：然后根據(jù)Android操作系統(tǒng)的性能特點(diǎn)，研究比較常用的圖像處理算法，最終選擇了一系列適合本課

3、題幾何工件圖像的圖像處理算法，并將其在Android系統(tǒng)下實(shí)現(xiàn)，提取出幾何工件的特征信息：然后通過工件幾何參數(shù)的關(guān)系識(shí)別出工件形狀，再運(yùn)用最小二乘或霍夫變換算法對(duì)識(shí)別出的工件進(jìn)行參數(shù)檢測；最后還完成了整個(gè)工件識(shí)別與檢測系統(tǒng)的界面設(shè)計(jì)。最終的實(shí)驗(yàn)環(huán)境是在一部操作系統(tǒng)為Android4．2．2的華為Y511手機(jī)，通過實(shí)驗(yàn)對(duì)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的生產(chǎn)線工件在線識(shí)別與檢測系統(tǒng)進(jìn)行了測試與分析研究。此外，本文還在Matlab下設(shè)計(jì)完成了基于mean shif