制造業(yè)作為立國之本、興國之器、強國之基,在我國的經濟建設中起著重要作用。隨著人工智能的興起,人工智能與制造業(yè)結合越來越緊密,推動了傳統(tǒng)制造向智能制造的轉變。我國提出“中國制造2025”,是從制造大國向制造強國的必由之路,加快新一代信息檢測技術與制造業(yè)的深度融合,有利于解決智能制造的工件檢測的柔性化問題。傳統(tǒng)的人工檢測適應性強,能夠進行多種類型工件特征的檢測,但檢測速度慢,依賴人工經驗,很難滿足在線快速檢測的要求;而機器視覺檢測速度快,但很難適應多種類型工件、不同特征檢測的問題。如果將人工檢測適應性強的優(yōu)點與機器視覺快速檢測的優(yōu)點結合起來,就可能實現多種類型工件的分類、定位、特征提取以及表面缺陷檢測并行協同處理,從而實現工件智能化檢測。由于機器視覺檢測技術具有高度的靈活性,適應性強,在智能制造檢測領域得到了廣泛的應用。本文在查閱了國內外相關文獻的基礎上,以探索者機器人扁平工件作為檢測目標,通過構建深度學習模型,設計新的檢測算法,實現對工件的分類、定位、特征提取以及表面缺陷的檢測,為工件智能化檢測提供技術支撐。其研究主要內容如下:1.在研究機器視覺采集系統(tǒng)理論的基礎上,設計了工件視覺采集系... 

【文章來源】：西安工程大學陜西省

【文章頁數】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

機器視覺在不同場景下的應用

稱為小孔成像原理。在圖2-1 中，相機的光軸中心點為 Oc 點，相機的成像平面為 平面。以 Oc 點建立坐標系，沿相機光軸建立 X 軸、Y 軸、Z 軸坐標，其中，X 軸方向取圖像坐標沿水平增加的方向，Z 軸以從相機到景物的方向為正方向。以相機建立的笛卡兒空間坐標系，設景物點 P1的坐標為(x1，y1

2 工件視覺檢測系統(tǒng)設計來，如式（2-7）所示。（2-7式（2-7）中，相機坐標系 OcXcYcZc中的景物點坐標為(xc，yc，zc)；坐標系 OwXwYwZ中的景物點坐標為(xw，yw，zw)；Mw為外部參數矩陣；n=[nxnynz]T為相機坐標系OcXcYcZ中的 Xw軸方向坐標；o=[oxoyoz]T，它是相機坐標系 OcXcYcZc中 Yw軸的方向坐標；a=[aayaz]T是相機坐標系 OcXcYcZc中 Zw軸的方向坐標；p=[pxpypz]T，它是相機坐標系OcXcYcZc中 OwXwYwZw的坐標原點的位置。綜上，在機器視覺檢測及圖像采集過程中，為了得到物體的二維平面幾何位置與圖像其它點的對應關系，建立相機成像的幾何模型（成像原理）及相機參數（內參數、外參數、畸變參數），其中，它們之間的關系如圖 2-2 所示。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于R-FCN算法的糖尿病眼底病變自動診斷[J]. 王嘉良,羅健旭,劉斌,馮瑞,鄒海東.  計算機工程與應用. 2020(04)
[2]基于邊緣檢測的零件輪廓識別系統(tǒng)開發(fā)[J]. 許鑫杰,王秀鋒,魯文其,游文輝,吳迪,楊亮亮.  機電工程. 2019(02)
[3]基于NI Vision的齒輪齒數和齒距的機器視覺測量系統(tǒng)設計[J]. 費浩雯,孫晨琳,何思銘.  電腦知識與技術. 2019(03)
[4]基于深度學習優(yōu)化SSD算法的硅片隱裂檢測識別[J]. 田曉杰,程耀瑜,常國立.  機床與液壓. 2019(01)
[5]膠帶工業(yè)智能制造實踐[J]. 朱國有.  中國橡膠. 2019(01)
[6]人工智能在能源服務中的應用[J]. 霍沫霖,林國強,高昆侖.  供用電. 2019(01)
[7]基于深度學習的輸電線路風險預警識別研究[J]. 陳良琴,唐海城,肖新華.  電力大數據. 2018(12)
[8]深度學習在計算機視覺分析中的應用分析[J]. 孫雨萌.  中國新通信. 2018(23)
[9]基于深度殘差網絡的星系形態(tài)分類[J]. 戴加明,佟繼周.  天文學進展. 2018(04)
[10]機器視覺技術在警用機器人中的應用[J]. 何昌見,周育青.  中國安防. 2018(11)

碩士論文
[1]基于FPGA的目標檢測算法加速與實現[D]. 吳晉.北京交通大學 2018
[2]基于機器視覺的輪胎缺陷檢測方法研究[D]. 賈夢思.沈陽工業(yè)大學 2018
[3]基于深度學習的印刷體文檔中數學公式的檢測[D]. 魏琦.西安郵電大學 2018
[4]基于機器視覺的鐵芯表面缺陷檢測系統(tǒng)研究[D]. 胡秀珍.山東大學 2018
[5]基于深度學習的道路場景識別算法研究[D]. 許軍.北方工業(yè)大學 2018
[6]基于移動端的植株三維點云獲取系統(tǒng)的實現[D]. 王蕾.西北農林科技大學 2017
[7]月面探測中視覺定位技術研究[D]. 李晶.重慶大學 2015
[8]基于機器視覺的塑料螺絲連接件表面質量在線檢測系統(tǒng)的設計[D]. 朱少誠.中國計量學院 2014
[9]基于CCD圖像處理技術的工件內表面缺陷檢測算法研究[D]. 時慶峰.長春理工大學 2013
[10]基于雙光柵的平行度檢測[D]. 吳瓊.浙江大學 2012



本文編號：2964441