基于圖像識別的零件在線自動檢測系統(tǒng).pdf

1、在大規(guī)模的產(chǎn)品生產(chǎn)制造中，產(chǎn)品的質(zhì)量檢測是一個非常重要的環(huán)節(jié)。嚴格的檢測要求和高效的檢測效率可以保證產(chǎn)品的質(zhì)量，降低產(chǎn)品的返修率，這對企業(yè)的提高自身的市場競爭力有著重要的意義。目前關(guān)于工業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)大部分是人工手動檢測，鑒于傳統(tǒng)的檢測方法比較落后，本文提出了基于圖像識別的零件在線自動檢測系統(tǒng)。本系統(tǒng)具有自動化高、操作簡便、反應(yīng)速度快、精度高、成本低等優(yōu)點，避免了人工的主觀判斷力，提高了檢測環(huán)節(jié)的智能化。
　　本論文首先在對

2、圖像采集、圖像處理、圖像識別等機器視覺技術(shù)及在線檢測技術(shù)做了深入的研究后，根據(jù)在線檢測系統(tǒng)的實現(xiàn)原理，完成了硬件平臺的搭建，主要包括圖像采集環(huán)境的設(shè)計及不合格零件的淘汰裝置的設(shè)計。特別研究了采集環(huán)境中光照等因素對圖像質(zhì)量的影響，并根據(jù)檢測對象的不同提出了不同的照明方式。其次研究了圖像預(yù)處理的幾種算法并確定了中值濾波作為平滑圖像的基本算法。然后在對零件生產(chǎn)線上零件的檢測參數(shù)進行分類的基礎(chǔ)上，根據(jù)不同的檢測參數(shù)完成了相應(yīng)的識別算法的優(yōu)化設(shè)計

3、，特別是通過改進的Hough變換算法實現(xiàn)了是直線和圓的檢測。在Visual Studio2010環(huán)境中，使用圖像處理軟件Halcon10.0、數(shù)據(jù)庫軟件Access2007基于C語言進行系統(tǒng)開發(fā)，完成圖像采集模塊、圖像處理模塊、圖像識別模塊、數(shù)據(jù)庫等模塊的設(shè)計，建立了一個集圖像采集、智能識別于一體的零件在線自動檢測系統(tǒng)。最后通過驗證實驗，表明本文提出的基于圖像識別的零件在線自動檢測系統(tǒng)達到了設(shè)計需求的檢測精度和檢測速度，在在線檢測領(lǐng)域具