隨著機(jī)器視覺技術(shù)的不斷發(fā)展,其在工業(yè)領(lǐng)域上的應(yīng)用越來越多。汽車生產(chǎn)過程中,車門限位器安裝之后需要確認(rèn)其型號(hào)是否正確,而現(xiàn)階段都是通過人眼觀察來判斷零件型號(hào),長(zhǎng)時(shí)間的工作下不可避免地造成了正確率的下降。為解決此問題,本文對(duì)機(jī)器視覺在車門限位器檢測(cè)和識(shí)別中的應(yīng)用進(jìn)行了相關(guān)研究。本文框架分為四大部分:(1)針對(duì)車門限位器零件上的螺母,利用自適應(yīng)增強(qiáng)(Adaptive Boosting,Adaboost)框架對(duì)螺母進(jìn)行精準(zhǔn)定位。利用螺母的局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)特征訓(xùn)練多個(gè)二叉樹弱分類器,將所有弱分類器組合成強(qiáng)分類器,利用強(qiáng)分類器對(duì)螺母進(jìn)行定位與識(shí)別。(2)對(duì)車門限位器零件上字符進(jìn)行定位與分割。因?yàn)檐囬T限位器上的字符為下凹字符,由于對(duì)光線反射的不均勻,現(xiàn)有方法較難對(duì)其準(zhǔn)確定位,所以本文針對(duì)這種字符,先采用強(qiáng)光源對(duì)字符進(jìn)行前向打照,以突出字符的邊緣,再采用改進(jìn)方法對(duì)字符進(jìn)行定位與分割。在定位與分割之前,利用基于先驗(yàn)知識(shí)的改進(jìn)Canny算法提取字符邊緣。定位與分割時(shí),分別使用兩種方法:基于邊緣的字符定位與分割、基于最大極值穩(wěn)定區(qū)域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)的字符定位與分割。第一種方法根據(jù)字符的邊緣疏密度對(duì)字符進(jìn)行精準(zhǔn)定位,然后利用垂直投影與連通域的方法對(duì)字符進(jìn)行分割;第二種方法利用最大極值穩(wěn)定區(qū)域方法在零件的邊緣增強(qiáng)圖上定位字符,然后利用連通域的方法分割字符。實(shí)驗(yàn)證明,基于邊緣的字符定位與分割方法在準(zhǔn)確率上優(yōu)于基于最大極值穩(wěn)定區(qū)域的字符定位與分割方法,但在速率上不及基于最大極值穩(wěn)定區(qū)域的字符定位與分割方法;(3)對(duì)零件上字符進(jìn)行識(shí)別。采用三種方法對(duì)其進(jìn)行識(shí)別:基于多模板匹配的字符識(shí)別、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單字符識(shí)別和基于Faster-RCNN的端到端字符識(shí)別。第一種方法先通過監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法制作模板庫(kù),再利用基于有界部分相關(guān)(Bounded Partial Correlation,BPC)思想的高效算法對(duì)模板匹配進(jìn)行加速。第二種方法搭建了一個(gè)七層簡(jiǎn)易網(wǎng)絡(luò)模型:“卷積-池化-卷積-Dropout-池化-卷積-全連接”,利用前六層進(jìn)行特征提取,最后一層實(shí)現(xiàn)字符分類。第三種方法跳過了字符定位階段,實(shí)現(xiàn)了端到端的字符識(shí)別。實(shí)驗(yàn)證明,第一種方法的識(shí)別準(zhǔn)確率最低,第三種方法的識(shí)別準(zhǔn)確率最高。
【學(xué)位單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TP181;U468.22
【部分圖文】：

用的是高效的圖像處理技術(shù)，對(duì)一些微小尺寸的精確快速確度極高，并且傳統(tǒng)的檢測(cè)方法以人眼檢測(cè)為主，人眼檢會(huì)不可避免的造成精確度的下降，而機(jī)器視覺依靠的是計(jì)上這些特點(diǎn)，機(jī)器視覺相比較于傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)具有更多的展。構(gòu)成于計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，其涵蓋了機(jī)械、電子、光學(xué)、所用到的理論包括計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理、信號(hào)處理、模器視覺系統(tǒng)的構(gòu)成包括光源、鏡頭、相機(jī)、圖像采集卡、所示：

1.4.1 本文主要工作本文主要針對(duì)工業(yè)零件車門限位器進(jìn)行檢測(cè)與識(shí)別方法的研究，最終目的是根據(jù)硬件拍攝的圖片判別其零件類型及零件正反面。圖1.2 顯示的是車門限位器的某型號(hào)零件正反面圖。如該圖所示，車門限位器上主要有兩大關(guān)鍵部分：螺母區(qū)域和字符區(qū)域，螺母的正反面用來區(qū)分零件的正反面，字符用來區(qū)分零件的類型。所以本文的主要工作是對(duì)螺母和字符進(jìn)行識(shí)別。（a）車門限位器某型號(hào)正面圖 （b）車門限位器某型號(hào)反面圖圖 1.2 車門限位器某型號(hào)正反面圖針對(duì)螺母，本文利用基于 Adaboost 的方法對(duì)螺母進(jìn)行定位與識(shí)別，采集大量螺母樣本建立數(shù)據(jù)庫(kù)，利用數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練分類器，對(duì)螺母進(jìn)行定位與識(shí)別，從而區(qū)分螺母的正反面。針對(duì)字符，分為定位和識(shí)別兩部分。在字符定位方面，本文先利用基于先驗(yàn)知識(shí)的改進(jìn) Canny 算法對(duì)零件圖片進(jìn)行邊緣提取

主要有 Radon 變換、離散余弦變換、局部傅里葉變化、Gab小波分解等。理特征提取取時(shí)，常用 LBP（LocalBinaryPattern）、HOG（HistogramofOr特征。本文使用基于 Adaboost 的方法對(duì)螺母進(jìn)行定位與識(shí)別征，因?yàn)楸疚睦?LBP 算子[30]提取螺母的局部紋理特征，所LBP 算子P 算子定義為，在 3×3 的窗口內(nèi)，以窗口中心像素點(diǎn)灰度值為值與其進(jìn)行比較，若周圍像素值大于中心像素值，則該像素這樣，3×3 鄰域內(nèi)的 8 個(gè)點(diǎn)經(jīng)比較可產(chǎn)生 8 位二進(jìn)制數(shù)（通 256 種），即得到該窗口中心像素點(diǎn)的 LBP 值，并用這個(gè)值 2.1 所示：
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本文編號(hào)：2856852