基于圖像處理的工件識(shí)別定位系統(tǒng)研究.pdf

1、近幾年，全球經(jīng)濟(jì)整體下滑，傳統(tǒng)制造業(yè)正遭受著嚴(yán)峻的考驗(yàn)。據(jù)估計(jì)，國內(nèi)經(jīng)濟(jì)在未來的幾年內(nèi)將持續(xù)低速發(fā)展。筆者認(rèn)為，在這段時(shí)期加強(qiáng)對(duì)新技術(shù)、新平臺(tái)的研發(fā)力度，是企業(yè)未來能夠快速發(fā)展的關(guān)鍵。目前，就工業(yè)各領(lǐng)域而言，機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用將越來越廣泛。本課題經(jīng)查閱大量文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)在面向數(shù)控機(jī)床群的智能上下料方面，還沒有一套相應(yīng)的視覺圖像處理系統(tǒng)。本研究以此為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)面向數(shù)控機(jī)床群智能上下料的機(jī)器視覺系統(tǒng)進(jìn)行了總體設(shè)計(jì)，并對(duì)圓柱體工件的圖像處理技術(shù)與

2、特征測量技術(shù)進(jìn)行了深入的研究。
　　 基于上述情況，本課題的主要研究工作如下:
　　 第一，對(duì)整個(gè)機(jī)器視覺系統(tǒng)進(jìn)行構(gòu)建與分析。首先，對(duì)硬件及軟件的搭建和選取進(jìn)行了介紹;其次，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)作流程進(jìn)行了分析;最后，對(duì)該系統(tǒng)可能遇到的潛在問題進(jìn)行了研究。
　　 第二，對(duì)圖像預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行研究。首先，介紹了噪聲產(chǎn)生的原因及其分類;其次，介紹了幾種常見的圖像去噪算法;然后，依據(jù)本課題所采集圖像的特點(diǎn)，提出了一種自適應(yīng)圖像

3、去噪算法，并利用matlab進(jìn)行了編程實(shí)驗(yàn);最后，對(duì)去噪后的圖像，完成了圖像增強(qiáng)操作。
　　 第三，對(duì)圖像分割技術(shù)進(jìn)行研究。首先，介紹了圖像分割技術(shù)的定義及分類;其次，著重討論基于邊緣的圖像分割技術(shù)，介紹了邊緣的定義及分類;然后，介紹了常用的邊緣檢測算子，并對(duì)經(jīng)典的幾種邊緣檢測算子進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析與驗(yàn)證;最后，結(jié)合本課題中待檢測圖像的特點(diǎn)及實(shí)時(shí)性要求，提出了一種改進(jìn)的新型canny邊緣檢測算法，并通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比與分析驗(yàn)證了改進(jìn)后算法

4、的實(shí)用性。
　　 第四，對(duì)圖像中工件的特征測量技術(shù)進(jìn)行研究。首先，介紹了圖像立體匹配技術(shù)的基本知識(shí);其次，依據(jù)本課題中待匹配圖像的特點(diǎn)，提出了一種相應(yīng)的圖像立體匹配算法;然后，對(duì)攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)進(jìn)行了研究與分析;最后，利用matlab對(duì)圖像坐標(biāo)系中工件的特征提取與測量進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)探索與研究，為后續(xù)工作的展開奠定基礎(chǔ)。
　　 本課題所研究的面向數(shù)控機(jī)床群智能上下料的機(jī)器視覺系統(tǒng)，對(duì)改善國內(nèi)數(shù)控機(jī)床的生產(chǎn)狀況有著重要的意義。通過