本文關(guān)鍵詞：基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的微小尺寸精密檢測(cè)理論與技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《吉林大學(xué)》 2007年

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的微小尺寸精密檢測(cè)理論與技術(shù)研究

賀秋偉  

【摘要】： 目前,工業(yè)領(lǐng)域中對(duì)微小尺寸的檢測(cè)精度和檢測(cè)速度等要求越來(lái)越高,傳統(tǒng)檢測(cè)方法難以或無(wú)法達(dá)到檢測(cè)要求,而計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)是精密測(cè)試領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)。本文從提高微小尺寸檢測(cè)精度和檢測(cè)速度入手,對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)理論及關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入的分析和研究。 論文深入分析了圖像分割方法,針對(duì)具有雙閾值零件圖像分割問(wèn)題,提出了基于最小錯(cuò)誤分割法基礎(chǔ)上的雙閾值圖像分割方法,采用此方法快速、有效地分割出了目標(biāo)區(qū)。在深入分析圖像區(qū)域邊界的Hough變換識(shí)別方法的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)的隨機(jī)Hough變換圓檢測(cè)方法,利用圖像邊緣的梯度方向信息和幾何基元形狀約束進(jìn)行判斷,減少了無(wú)效累積和計(jì)算量,提高了計(jì)算效率,對(duì)于圖像中的圓和不完整圓均能準(zhǔn)確檢測(cè)。分析了支持向量機(jī)基本理論、支持向量機(jī)回歸基本原理及最小二乘支持向量機(jī)回歸基本原理,分析了常見(jiàn)亞像素定位原理,提出了一種新的亞像素定位方法——基于最小二乘支持向量機(jī)回歸的亞像素定位方法。研究建立了用于直線亞像素定位的最小二乘支持向量線性回歸模型及用于圓亞像素定位的最小二乘支持向量非線性回歸模型。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于最小二乘支持向量回歸得到的邊緣通過(guò)邊緣像素點(diǎn)的亞像素位置,具有較高的定位精度,對(duì)噪聲具有較強(qiáng)的魯棒性。 結(jié)合圖像處理與圖像識(shí)別基本方法及論文提出的方法,研究開(kāi)發(fā)了微小塑料齒輪計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng),對(duì)齒輪中心孔孔徑、圓度誤差、齒輪輪齒缺陷進(jìn)行了檢測(cè)。對(duì)微小尺寸進(jìn)行了精密測(cè)量,以插線卡為研究對(duì)象,測(cè)量了插線卡卡槽間隙的微小尺寸。通過(guò)理論分析和實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的圖像處理與圖像識(shí)別方法以及研究開(kāi)發(fā)的微小塑料齒輪視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)、插線卡精密測(cè)量系統(tǒng)具有較高的檢測(cè)精度,同時(shí)滿足零件在線檢測(cè)速度要求。本文研究所取得的成果對(duì)于發(fā)展圖像識(shí)別理論,推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用具有理論意義和實(shí)用價(jià)值。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP274.4
【目錄】：

提要5-9

第一章 緒論9-27

1.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述9-10

1.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)10-25

1.2.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)概述10-11

1.2.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)的國(guó)內(nèi)外應(yīng)用綜述11-17

1.2.3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀17-24

1.2.4 計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)存在的問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)24-25

1.3 課題的提出及論文的主要研究?jī)?nèi)容25-26

1.4 本章小結(jié)26-27

第二章 視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)27-34

2.1 概述27-28

2.2 視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的組成28-33

2.2.1 視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)28

2.2.2 系統(tǒng)硬件及其選用原則28-33

2.2.3 系統(tǒng)軟件33

2.3 本章小結(jié)33-34

第三章 圖像預(yù)處理與圖像分割34-52

3.1 圖像去噪34-37

3.1.1 頻率域低通濾波35

3.1.2 均值濾波35-36

3.1.3 中值濾波36-37

3.1.4 邊緣保持濾波37

3.2 圖像分割37-49

3.2.1 灰度閾值法38-43

3.2.2 邊緣檢測(cè)43-49

3.3 邊緣檢測(cè)算法性能對(duì)比49-51

3.4 本章小結(jié)51-52

第四章 圖像識(shí)別52-74

4.1 模式識(shí)別概述52-53

4.2 圖像區(qū)域邊界的HOUGH變換識(shí)別方法53-65

4.2.1 Hough變換檢測(cè)直線53-54

4.2.2 Hough變換檢測(cè)圓54-55

4.2.3 隨機(jī)Hough變換檢測(cè)圓55-57

4.2.4 改進(jìn)的隨機(jī)Hough變換圓檢測(cè)方法57-61

4.2.5 實(shí)驗(yàn)61-65

4.3 支持向量機(jī)65-73

4.3.1 支持向量機(jī)基本原理65-69

4.3.2 支持向量機(jī)回歸原理69-73

4.4 本章小結(jié)73-74

第五章 亞像素定位74-93

5.1 引言74-75

5.2 常見(jiàn)亞像素定位算法75-81

5.2.1 擬合法75-77

5.2.2 矩法77-79

5.2.3 插值法79-81

5.3 基于最小二乘支持向量機(jī)回歸亞像素定位方法81-92

5.3.1 最小二乘支持向量機(jī)回歸原理82-84

5.3.2 亞像素定位精度實(shí)驗(yàn)84-92

5.4 本章小結(jié)92-93

第六章 微小塑料齒輪計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)93-117

6.1 視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)93-99

6.1.1 檢測(cè)系統(tǒng)功能需求93-94

6.1.2 檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)94-95

6.1.3 系統(tǒng)硬件95-97

6.1.4 系統(tǒng)軟件97-99

6.2 照明方案99-100

6.3 攝像機(jī)標(biāo)定100

6.4 圖像處理100-105

6.4.1 圖像預(yù)處理100-101

6.4.2 圖像分割101-105

6.5 圖像識(shí)別105-109

6.5.1 齒輪中心孔檢測(cè)105-107

6.5.2 大小齒輪輪齒缺陷檢測(cè)107-109

6.6 實(shí)驗(yàn)與精度分析109-116

6.6.1 實(shí)驗(yàn)109-115

6.6.2 精度分析115-116

6.7 本章小結(jié)116-117

第七章 微小尺寸精密測(cè)量117-129

7.1 被測(cè)對(duì)象及系統(tǒng)組成117-118

7.2 圖像預(yù)處理118-119

7.3 圖像分割119-121

7.3.1 閾值法119-120

7.3.2 邊緣檢測(cè)法120-121

7.4 亞像素邊緣定位及尺寸測(cè)量121-122

7.4.1 直線的亞像素定位121-122

7.4.2 尺寸測(cè)量122

7.5 實(shí)驗(yàn)與精度分析122-128

7.5.1 實(shí)驗(yàn)122-127

7.5.2 精度分析127-128

7.6 本章小結(jié)128-129

第八章 全文總結(jié)129-132

本文主要研究成果如下129-130

論文工作所取得的創(chuàng)新性研究成果主要是130-131

今后繼續(xù)要做的工作131-132

參考文獻(xiàn)132-143

致謝143-144

攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其它成果144-145

摘要145-147

ABSTRACT147-150

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