本文選題：智能相機 + 機器視覺��； 參考：《杭州電子科技大學》2016年碩士論文

【摘要】：隨著微電子與集成電路技術的不斷發(fā)展,機器視覺領域開始從結構復雜、體積大、成本高的傳統(tǒng)分體式機器視覺系統(tǒng)逐漸向著集成度更高、可靠性更高、能耗更小、成本更低、應用開發(fā)更便捷的智能相機系統(tǒng)進行發(fā)展。目前,智能相機的價格較為昂貴,依賴進口。本文提出了一種基于開源項目的低成本機器視覺智能相機系統(tǒng)的設計方案,并且在實驗室條件下設計并完成了智能相機的原型樣機。該智能相機基于嵌入式Linux開源操作系統(tǒng)和開源計算機視覺庫OPENCV(Open Source Computer Vision Library)項目,硬件方面采用基于BCM2835CPU的樹莓派(Raspberry Pi)開源單板計算機。作者設計了智能相機的管理配置軟件,用戶可以在該配置軟件中按照被測目標的圖像特點自主選擇并配置相關的圖像處理過程、IO輸入條件與輸出設置等,實現(xiàn)目標圖像的采集、處理、分析、統(tǒng)計及IO輸出。該配置軟件采用C++編程語言設計,利用QT嵌入式圖形用戶界面開發(fā)包以及內(nèi)嵌移植后的開源OPENCV視覺庫進行開發(fā)。此外,在圖像處理算法方面,作者研究了智能相機在圖像處理時所涉及到的基礎圖像處理算法,包括圖像濾波、邊緣檢測、霍夫變換等,并在傳統(tǒng)Canny邊緣檢測算子基礎上,提出了一種改進的自適應Canny算子。實驗表明,相比傳統(tǒng)的Canny算子,本文改進的Canny算子所檢測出的邊緣具有更好的連續(xù)性與單一邊緣響應。尤其在噪聲環(huán)境中,其對于噪聲的抑制作用更好,具有更好的邊緣檢測效果。最后,作者在實驗室條件下,以硬幣檢測實驗與舵機搖臂角度測量實驗為例,對智能相機管理配置軟件的功能與操作步驟進行了說明。在硬幣檢測實驗中,實現(xiàn)了硬幣的計數(shù)統(tǒng)計并返回硬幣的圓心坐標,同時能夠較為準確地測量硬幣的半徑,其平均誤差在0.1mm至0.2mm之間。在舵機搖臂角度測量實驗中,實現(xiàn)對舵機搖臂的角度測量,測量的標準誤差為0.27度。實驗表明,該智能相機具有集成度高、功能靈活、低成本等優(yōu)點,且具有一定的測量精度,同時也驗證了本文所提出的基于開源項目的低成本智能相機設計方案的可行性。該智能相機開源設計方案可以廣泛應用于工業(yè)自動化流水線現(xiàn)場,可以代替人工進行工件的邊緣檢測、幾何尺寸及角度檢測、目標物的識別和計數(shù)統(tǒng)計等,相機的內(nèi)置IO接口可以與機器視覺光源或分揀系統(tǒng)進行通信。開源的軟件接口使智能相機可進行更為復雜的視覺項目開發(fā)。
[Abstract]:With the continuous development of microelectronics and integrated circuit technology, the field of machine vision begins to become more integrated, more reliable, less energy consumption and lower cost from the traditional discrete machine vision system with complex structure, large volume and high cost. Application and development of a more convenient intelligent camera system for development. At present, smart cameras are more expensive and rely on imports. In this paper, a low cost machine vision intelligent camera system based on open source project is proposed, and the prototype of the intelligent camera is designed and completed under the condition of laboratory. The intelligent camera is based on the embedded Linux open source operating system and the Open Source computer Vision Library project. In the hardware aspect, the Raspberry Pi open-source veneer computer based on BCM2835 CPU is used. The author designs the management and configuration software of the intelligent camera. The user can choose and configure the relevant image processing process, I / O input condition and output setting, according to the image characteristics of the target under test in the configuration software, so as to realize the acquisition of the target image. Processing, analysis, statistics and IO output. The configuration software is designed with C programming language. The QT embedded graphical user interface development kit and the open source openCV visual library after embedded transplantation are used to develop the configuration software. In addition, in the aspect of image processing algorithm, the author studies the basic image processing algorithms involved in the intelligent camera image processing, including image filtering, edge detection, Hough transform and so on, and based on the traditional Canny edge detection operator. An improved adaptive Canny operator is proposed. Experimental results show that the improved Canny operator has better continuity and single edge response than the traditional Canny operator. Especially in the noise environment, the noise suppression effect is better and the edge detection effect is better. Finally, taking the experiment of coin detection and angle measurement of steering gear rocker arm as an example, the author explains the function and operation steps of the intelligent camera management configuration software. In the coin detection experiment, the coin count statistics is realized and the center-coordinate of the coin is returned. At the same time, the radius of the coin can be measured accurately, and the average error is between 0.1mm and 0.2mm. In the experiment of angle measurement of steering gear rocker arm, the angle measurement of steering gear rocker arm is realized. The standard error of measurement is 0.27 degrees. The experiments show that the intelligent camera has the advantages of high integration, flexible function, low cost and so on, and has certain measuring accuracy. At the same time, it also verifies the feasibility of the low cost intelligent camera design scheme based on the open source project proposed in this paper. The open source design of the intelligent camera can be widely used in the industrial automation pipeline field. It can replace manual work piece edge detection, geometric dimension and angle detection, object recognition and counting statistics, etc. The camera's built-in IO interface can communicate with machine vision light sources or sorting systems. Open source software interfaces allow smart cameras to be developed for more complex visual projects.
【學位授予單位】：杭州電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TB852.1

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本文編號：2092959