基于機器視覺的工件自動分揀系統(tǒng)研究.pdf

1、工件分揀是工業(yè)化生產的重要內容之一，分揀效率的高低直接影響到企業(yè)的效益。本課題結合上海市高校創(chuàng)新計劃項目《基于機器視覺的多軸分揀系統(tǒng)開發(fā)》（課題編號20131006），對機器視覺測量的關鍵技術進行了系統(tǒng)研究。以工業(yè)流水線現(xiàn)場工件分揀為背景，介紹了機器視覺技術在工件識別中的應用以及主要圖像處理算法。采用機器示教方法建立待處理零件的特征庫，通過圖像預處理、閾值分割、邊緣和輪廓提取算法等獲取零件圖像的特征并與標準模板比較，從而判別待測零件的種

2、類。為解決零件擺放的位姿偏差，提出了采用邊緣檢測和輪廓跟蹤算法確定工件形心位置和旋轉角度，根據(jù)與模板零件的相似性測度判斷工件的特性，為自動分揀提供決策支持。實驗驗證了本算法的有效性。
　　本課題的主要內容如下：
　?。?）在機器視覺圖像處理算法方面，研究了圖像濾波、二值化、預處理、圖像分割等關鍵算法，以邊緣檢測和輪廓跟蹤算法得到待測物形心位置和旋轉角度，此算法解決了零件擺放的隨意性，研究結果可應用到自動分揀系統(tǒng)。
　　

3、（2）在機器視覺圖像識別方面，建立了標準工件模板，通過對待測工件的平移和旋轉變換，和標準模板進行相似性比較，從而判斷是否為同類零件。
　?。?）在工件自動分揀機器視覺系統(tǒng)硬件平臺設計方面，介紹了基于機器視覺的零件分類識別系統(tǒng)的組成，結合工業(yè)流水線生產現(xiàn)場的品質管理需要，分析了工業(yè)CCD相機、圖像采集卡、電機、氣爪等硬件的選型依據(jù)，并進行了多通道照明光源結構的設計，通過實物成像和測試分析，驗證了光源的成像質量的可靠性。
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