本論文主要研究了基于機(jī)器視覺的汽車座椅靠背檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)。根據(jù)實(shí)際工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的生產(chǎn)環(huán)境和相應(yīng)需求,開發(fā)了“視覺傳感器+單片機(jī)+圖像處理軟件”的檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠較好的實(shí)現(xiàn)對(duì)汽車座椅靠背的類型檢測(cè)以及座椅靠背彈簧掛鉤零部件的漏裝檢測(cè)。主要研究內(nèi)容包括對(duì)硬件的選擇與實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建、采集圖像的預(yù)處理、汽車座椅靠背類型與彈簧掛鉤零部件漏裝檢測(cè)算法的研究。(1)對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理。主要對(duì)相機(jī)采集的汽車座椅靠背圖像的原圖像分別使用中值濾波、均值濾波和高斯濾波三種不同的濾波方式進(jìn)行濾波預(yù)處理。對(duì)三種濾波方式以及同一種濾波方式在選擇不同模板下分別計(jì)算出相應(yīng)的均方差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)的值。針對(duì)本文的應(yīng)用,5*5模板下的高斯濾波的均方差為:19.0753,峰值信噪比為:35.3261,這優(yōu)于其他濾波方式處理后的圖像的質(zhì)量。由于汽車座椅靠背本身與彈簧掛鉤零部件的大小和灰度相差較大,為了突出在“大靠背”背景下的“小彈簧”特征,使用了拉普拉斯銳化方式來增加彈簧掛鉤零部件的邊緣特征,這便于后期的汽車座椅靠背類型以及彈簧掛鉤零部件漏裝檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)。(2)提出了改進(jìn)的RANSAC-SURF算法對(duì)汽車座...

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1工業(yè)視覺系統(tǒng)的構(gòu)成

15圖1.1工業(yè)視覺系統(tǒng)的構(gòu)成1.3機(jī)器視覺在汽車領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀在20世紀(jì)60年代，美國研制成功了世界上第一臺(tái)機(jī)器人裝置。機(jī)器人的研制成功帶動(dòng)了很多企業(yè)的發(fā)展，尤其是在自動(dòng)化程度較高的生產(chǎn)流水線上，這也是因?yàn)闄C(jī)器人本身在穩(wěn)定性、工作效率、靈活性等方面都有著出色的表現(xiàn)。在汽車行業(yè)，....

圖2.3硬件設(shè)計(jì)框圖

22圖2.3硬件設(shè)計(jì)框圖圖2.4是該視覺檢測(cè)裝置的硬件設(shè)計(jì)示意圖。圖2.4硬件設(shè)計(jì)示意圖以下就根據(jù)該視覺檢測(cè)裝置的硬件設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)圖和設(shè)計(jì)框圖，分別對(duì)圖像采集單元模塊、圖像處理單元模塊、處理結(jié)果顯示與控制單元模塊和執(zhí)行機(jī)構(gòu)單元模塊進(jìn)行詳細(xì)說明。

圖2.4硬件設(shè)計(jì)示意圖

22圖2.3硬件設(shè)計(jì)框圖圖2.4是該視覺檢測(cè)裝置的硬件設(shè)計(jì)示意圖。圖2.4硬件設(shè)計(jì)示意圖以下就根據(jù)該視覺檢測(cè)裝置的硬件設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)圖和設(shè)計(jì)框圖，分別對(duì)圖像采集單元模塊、圖像處理單元模塊、處理結(jié)果顯示與控制單元模塊和執(zhí)行機(jī)構(gòu)單元模塊進(jìn)行詳細(xì)說明。

圖2.7�？低昅V-CE100-31GM相機(jī)外觀實(shí)物圖

27本論文搭建的視覺檢測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)由于被測(cè)物是汽車座椅靠背，面積較大，而所選擇的相機(jī)的傳感器規(guī)格是1/2.3”，所以計(jì)算得出，視野尺寸長寬約為0.8m和0.57m，工作距離取0.8m，則根據(jù)公式2.1可得。=焦距傳感器尺寸工作距離視野范圍（2.1）可以計(jì)算得出焦距為6.389mm，....

本文編號(hào)：4037723