【摘要】：在智能數(shù)控機床上集成機器視覺技術已十分常見,如工件表面質量檢測、刀具磨損檢測和夾具是否有切屑等。但是在需要視覺數(shù)據信息實時傳回數(shù)控系統(tǒng)形成閉環(huán)精確控制的場合,數(shù)據在視覺系統(tǒng)與運動控制系統(tǒng)間傳輸?shù)牟淮_定性往往成為了智能控制精度提升的瓶頸所在。本文基于EtherCAT(Ethemet for Control Automation Technology)總線的高實時性和通信鏈路簡單的優(yōu)點,提出了一種總線集成視覺系統(tǒng)的技術,使視覺與運動控制系統(tǒng)間具有明確的關系,能夠較好的解決智能應用領域的一些實際問題,本論文的研究內容如下:通過對現(xiàn)有工業(yè)以太網、視覺系統(tǒng)功能開發(fā)方式以及集成技術進行了總結和對比分析,指出總線集成視覺技術的理論可行性和優(yōu)勢所在,并提出使用EtherCAT總線集成視覺系統(tǒng)和控制系統(tǒng)的整體方案以及選用腳本式編程視覺模塊和目標實時指向的問題作為該技術的驗證方案。根據總線集成視覺技術的整體方案,從初始化、周期性過程數(shù)據和狀態(tài)機的處理三方面對EtherCAT通信程序進行了設計。同時,為了保證視覺模塊與從站間具有穩(wěn)定、可靠的通信,本文采用基于“握手”標志和打包的通信方式,并設計了打包后的數(shù)據解析程序。根據驗證方案的功能需求,視覺方面對視覺模塊的標定和識別過程進行了分析和設計,通過腳本式編程實現(xiàn)了對目標的準確捕捉;控制方面除了普通功能塊的實現(xiàn),還針對通信、傳輸延時和主站掃描周期導致控制輸出位置落后于視覺模塊捕捉圖像時位置的問題,設計了動態(tài)補償功能塊,改善了激光指向滯后的不足。最后,針對本文的研究成果搭建了實驗平臺,并從通信、動態(tài)補償和實時性方面對總線集成視覺技術的性能進行了驗證與分析,試驗表明:基于EtherCAT總線的視覺集成技術通信準確無丟幀,動態(tài)補償弱化了控制輸出滯后的問題,且視覺系統(tǒng)與控制系統(tǒng)間的關系具有確定性,實時性能良好,完成了設計目標。
【圖文】：

在計算機技術高速發(fā)展的推動下，人們對使用計算機進行獲取并處理視覺圖像信息的研究逐漸增多，這也使得許多視覺相關的領域得到了發(fā)展，例如機器視覺、圖像工程、模式識別和圖像處理及分析[1]等。其中機器視覺作為一門新興學科，，其主要是通過研究分析相關的理論基礎，從而搭建出的一個從圖像中獲取所需信息的智能系統(tǒng)[2]。一般來說，機器視覺就是在視覺算法的基礎上使用智能設備來代替人眼進行測量 和 判 斷 。 機 器 視 覺 系 統(tǒng) 通 過 使 用 CMOS （ Complementary Metal OxideSemiconductor）或 CCD（Charge Coupled Device）感光元件等組成的攝像裝置將物體形成的光信號轉換成圖像信號，然后使用圖像處理裝置進行處理分析，并從處理結果中提取出所需信息，最終用于實際檢測和控制[3]。作為當今社會的研究熱點之一，機器視覺技術由于其速度快、精度高、生產柔性強的特點而被廣泛的應用于汽車、電子、食品和藥品行業(yè)[4]，如圖 1.1 所示。

1.3 國內外研究現(xiàn)狀1.3.1 機器視覺發(fā)展歷史及集成技術的研究現(xiàn)狀機器視覺技術起源于 20 世紀 50 年代對二維圖像的統(tǒng)計模式識別的研究，例如數(shù)字、字母和符號的識別、表面缺陷分析等。60 年代中期，美國學者 L.R.Roberts 使用“積木世界”的全新理論對機器視覺進行分析的方法拉開了對于三維機器視覺探索的序幕。70、80 年代，機器視覺技術進入了“黃金時期”，期間一系列新的理論和方法層出不窮，例如視覺集成理論、主動視覺理論、基于感知特征群的物體識別理論等[8]，這時無論是對一般二維信息的處理，還是針對三維圖像的模型及算法研究都有了很大的提高。90 年代，機器視覺技術的相關理論漸趨成熟，同時開始向工業(yè)領域發(fā)展。到了 21 世紀，機器視覺技術已大規(guī)模的應用于各個領域，具體可分為智能制造和智能生活兩大類[9]，如圖 1.2 所示。隨著人工智能技術的快速崛起，作為其中一個分支，機器視覺技術正處于不斷突破的階段，這也將極大促進人工智能的發(fā)展。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP273;TG659

【參考文獻】

相關期刊論文 前5條

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相關博士學位論文 前1條

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本文編號：2657392