面向柔性自動(dòng)化生產(chǎn)線的汽車輪轂識(shí)別系統(tǒng).pdf

1、隨著近年來汽車輪轂產(chǎn)量突飛猛進(jìn)的增長，用人工方式來識(shí)別生產(chǎn)線上多種多樣的輪轂暴露出越來越多的問題。例如、工人的勞動(dòng)負(fù)荷太大，由于人眼的局限性引發(fā)的判斷偏差，所有這些都能導(dǎo)致對(duì)輪轂信息的錯(cuò)誤管理。因此國內(nèi)輪轂企業(yè)在輪轂識(shí)別和檢測方式上進(jìn)行改進(jìn)已是勢在必行。
　　 機(jī)器視覺技術(shù)是近年來快速發(fā)展的學(xué)科，是重要的非接觸式測量方式，它可以從三維環(huán)境的圖像中抽取、描述和解釋信息。綜合圖像處理技術(shù)、模式識(shí)別、以及認(rèn)知科學(xué)等學(xué)科，機(jī)器視覺技術(shù)已

2、廣泛應(yīng)用于自動(dòng)化、汽車、智能交通、電子、半導(dǎo)體等行業(yè)領(lǐng)域。
　　 本文針對(duì)目前國內(nèi)汽車輪轂企業(yè)在輪轂類型識(shí)別和檢測方面面臨的問題，采用機(jī)器視覺技術(shù)，綜合圖像處理、模式識(shí)別等相關(guān)方法，搭建了一種面向柔性自動(dòng)化生產(chǎn)線的汽車輪轂識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠識(shí)別出不同款式，不同型號(hào)的多種汽車輪轂，識(shí)別正確率在99％以上。本文主要工作如下：
　　 (1)根據(jù)柔性自動(dòng)化生產(chǎn)線上的實(shí)際情況，本文給出了高質(zhì)量的機(jī)器視覺圖像采集方法，并通過分析不

3、同種類輪轂在不同波長光源照射下的光反射特性，選擇適宜的光源和背景，搭建出了視覺系統(tǒng)。
　　 (2)針對(duì)不同型號(hào)輪轂特點(diǎn)，研究了目標(biāo)圖像的特征提取方法，并綜合考慮了輪轂圖像的灰度直方圖、輪轂邊緣特征、輪轂幾何特征及不變矩等幾個(gè)特征。
　　 (3)根據(jù)提取出的圖像特征，研究了識(shí)別分類器的設(shè)計(jì)和優(yōu)化方法，構(gòu)造了最近臨和投票兩種分類器，并對(duì)兩種分類器的分類功能進(jìn)行了優(yōu)化。
　　 (4)圖像處理軟件和識(shí)別算法的研究和實(shí)現(xiàn)，