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文檔簡介
1、機器視覺檢測與識別技術(shù)具有非接觸、在線實時性強、速度快、抗干擾能力強等優(yōu)點,能實現(xiàn)機械零件零次品生產(chǎn)的目標(biāo),適應(yīng)現(xiàn)代化制造業(yè)進步和發(fā)展的要求,在實際生產(chǎn)中顯示出了廣闊的應(yīng)用前景。本文的主要工作如下所示:
(1)在簡單介紹了機器視覺的歷史、國內(nèi)外現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢等問題的基礎(chǔ)上,提出了機械零件檢測與識別系統(tǒng)的總體方案,從硬件和軟件兩方面著手,包括相機的選擇、LED光源的選擇以及圖像采集卡的分析和選擇等全方位闡述了圖像采集系統(tǒng),
2、并搭建了合理的實驗平臺,初步實現(xiàn)了系統(tǒng)的設(shè)計目標(biāo)。
(2)利用各種圖像處理技術(shù)對所獲得的圖像進行處理,使圖像更符合人眼的要求,包括圖像的增強和銳化、圖像的去噪以及圖像分割,并通過實驗結(jié)果比較分析了各種圖像處理技術(shù)及算法在本實驗中的優(yōu)劣,以確定哪種算法更適合本文所設(shè)計的系統(tǒng)。
(3)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對機械零件進行檢測與識別,識別了機械零件的各種缺陷,并對各缺陷的識別精度進行了說明,最后對系統(tǒng)存在的誤差進行了分析
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