機(jī)器視覺(jué)技術(shù)近年來(lái)得到快速的發(fā)展,目前廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域,如輪轂的非接觸測(cè)量、在線(xiàn)定位識(shí)別等。輪轂定位識(shí)別系統(tǒng)是基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)完成輪轂信息提取的功能整體,其優(yōu)勢(shì)在于:可以實(shí)時(shí)地得知輪轂在圖像平面中的位置,同時(shí)識(shí)別出輪轂的型號(hào)。本文將圖像處理技術(shù)和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)結(jié)合完成不同類(lèi)型輪轂的定位與識(shí)別,對(duì)定位和識(shí)別的方法進(jìn)行優(yōu)化,提高了輪轂定位和識(shí)別的效率和準(zhǔn)確率。研究工作具有一定的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。論文主要工作與結(jié)論如下:（1）輪轂定位方法研究:先確定輪轂定位要提取輪轂的輪廓圓與關(guān)鍵點(diǎn)的信息,采用霍夫梯度法完成對(duì)輪轂外輪廓圓的提取,接著用簡(jiǎn)化降維后的SIFT特征點(diǎn)匹配定位方法求出待檢測(cè)定位輪轂與模板輪轂的空間變換矩陣,根據(jù)空間變換矩陣計(jì)算出輪轂關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這種方法有效地克服了光照不均給定位帶來(lái)的影響,對(duì)平移旋轉(zhuǎn)和部分缺失也有較強(qiáng)的魯棒性。（2）輪轂識(shí)別方法研究:共采集七種不同類(lèi)型的輪轂圖片,先對(duì)輪轂圖片進(jìn)行預(yù)處理,包括圖像去噪、圖像分割、形態(tài)學(xué)處理和邊緣檢測(cè),在預(yù)處理的基礎(chǔ)上完成對(duì)輪轂特征值的提取,如輪轂半徑、孔洞特征、輪輻特征和不變量特征等;接著采用串行、并行和加權(quán)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：90 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景與研究意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 機(jī)器視覺(jué)國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 輪轂圖像定位識(shí)別技術(shù)
        1.2.3 目前研究工作存在問(wèn)題分析
    1.3 課題研究目的及內(nèi)容
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 研究?jī)?nèi)容
第二章 輪轂圖像定位識(shí)別技術(shù)分析
    2.1 輪轂定位圖像處理基礎(chǔ)
        2.1.1 Hough變換圖像匹配算法
        2.1.2 特征點(diǎn)提取算法
        2.1.3 特征點(diǎn)匹配算法
    2.2 輪轂識(shí)別圖像處理基礎(chǔ)
        2.2.1 圖像預(yù)處理
        2.2.2 形狀特征
        2.2.3 特征融合算法
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于特征降維的輪轂圖像定位方法研究
    3.1 問(wèn)題描述
    3.2 基于Hough變換的輪轂外輪廓圓定位
        3.2.1 基于Hough變換定位方法原理
        3.2.2 輪轂外輪廓圓和圓心定位
    3.3 基于PCA-SIFT特征點(diǎn)匹配的輪轂圓心和氣嘴定位
        3.3.1 SIFT特征點(diǎn)提取
        3.3.2 SIFT特征符簡(jiǎn)化和降維
        3.3.3 特征點(diǎn)匹配定位
        3.3.4 求解輪轂圓心與氣嘴坐標(biāo)
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于特征融合的輪轂圖像識(shí)別方法研究
    4.1 問(wèn)題描述
    4.2 輪轂圖像預(yù)處理
        4.2.1 去噪處理
        4.2.2 圖像分割
        4.2.3 二值形態(tài)學(xué)處理
        4.2.4 邊緣檢測(cè)
    4.3 輪轂圖像特征提取
        4.3.1 輪廓圓特征
        4.3.2 孔洞特征
        4.3.3 輪輻個(gè)數(shù)與輪輻寬度
        4.3.4 不變量特征
    4.4 輪轂圖像特征融合
    4.5 輪轂識(shí)別結(jié)果分析
        4.5.1 模板匹配
        4.5.2 最近鄰分類(lèi)識(shí)別
        4.5.3 結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 輪轂定位識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建與分析
    5.1 概述
    5.2 開(kāi)發(fā)環(huán)境簡(jiǎn)介
        5.2.1 HALCON機(jī)器視覺(jué)軟件
        5.2.2 Visual Studio 2017
        5.2.3 HALCON/VS2017 程序設(shè)計(jì)流程
    5.3 輪轂定位識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建
        5.3.1 系統(tǒng)整體框架設(shè)計(jì)
        5.3.2 系統(tǒng)硬件
        5.3.3 系統(tǒng)軟件
    5.4 輪轂定位識(shí)別實(shí)驗(yàn)與分析
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間主要成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]汽車(chē)輪轂識(shí)別與分類(lèi)算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉杏杏.青島科技大學(xué) 2019
[3]基于尺度不變特征的圖像檢索技術(shù)研究[D]. 康紅娟.西安科技大學(xué) 2017
[4]基于OpenCV的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 楊莉.湖南大學(xué) 2017
[5]一種改進(jìn)的車(chē)輛特征提取與匹配算法研究[D]. 羅時(shí)現(xiàn).安徽大學(xué) 2017
[6]基于機(jī)器視覺(jué)的SMD輪轂生產(chǎn)信息采集與處理系統(tǒng)研發(fā)[D]. 張琦琦.南京理工大學(xué) 2017
[7]基于2D-3D圖像非剛性配準(zhǔn)方法的研究[D]. 鐘濤.上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué) 2016
[8]基于超像素聚類(lèi)的圖像分割方法研究[D]. 周寶.東南大學(xué) 2015
[9]基于圖像匹配技術(shù)的輪轂定位方法[D]. 李丹丹.大連理工大學(xué) 2014
[10]輪轂在線(xiàn)識(shí)別系統(tǒng)的研究[D]. 麻金賀.燕山大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3673741