《机器视觉的概况》-毕业论文.doc

精品 编号：Q/NJXX-QR-JX-36-2008 毕业设计(论文)开题报告 系 部 专 业 一、毕业设计论文开题报告 论 文 题 目 机器视觉的概况 课 题 来 源 由毕业设计选题库中自选 1、选题背景和意义 选题背景： 传统地，外观检查和质量控制是通过人类专家[1]来完成。虽然人类在很多许情况下可以把这项工作做的比机器更好，但是他们的速度比机器更慢，并且很快就会感觉疲倦。此外，在一个行业里很难找到或者留住人类专家，他们需要接受培训，而且他们的技能需要花时间去培养。还有些情况就是检测工作往往很乏味或者很困难，甚至对那些训练有素的专家来说也一样。在某些应用中，精确的信息必须被很迅速或重复地提取和使用（例如目标跟踪和机器人引导）。在一些环境下（例如水下检测，原子能工业，化学工业等等）检测可能很困难或者很危险。在这种高要求的情况下，计算机视觉可以很有效地取代人工检测[2]。 机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、 模式识别等诸多领域的交叉学科[3].机器视觉主要利用计算机来模拟人或再现与人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制.主要应用于如工业检测、工业探伤、精密测控、自动生产线、邮政自动化、粮食选优、显微医学操作以及各种危险场合工作的机器人等[4]。 机器视觉是一项综合技术 ,其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软、硬件技术和人机接口技术等[3-5]。它是实现精确定位、精密检测、自动化生产的有效途径，同时它具有实现非接触测量、具有较宽光谱相应范围、可长时间工作等优点，因此已广泛应用于各个领域,如工业制造、医学、导航和遥感图像分析等。虽然机器视觉技术从20世纪80年代才开始起步，但由于其突出的优点，在各种工业领域被广泛应用，特别是近几年发展十分迅速，国内外的成果也是层出不穷[6]。 随着汽车行业的迅猛发展，汽车的零配件厂家也发展迅速，现代汽车行业要求制造和加工的要求也越来越严格。火花塞作为发动机点火设备的重要零件，其电极间隙、工位尺寸、外观质量等质量都影响着汽车的性能。传统的火花塞检测主要由人工实现，配以简单的检测设备，检测速度和检测精度已经远远不能满足要求。 选题意义： 在阐述了机械制造工业中机器视觉技术的发展方向与要求的基础上，概述了国内外机器视觉在汽车工业中的应用现状，从工业发展的需要和企业市场竞争等方面分析，此次选题旨在研究测量火花塞间隙的机器视觉系统，并进行理论和工程实际的探讨。 在形状和尺寸检测应用中，通常需要测量被测物间距离或被测物上部件间距离以确定是否在允许公差范围以内。火花塞中心电极与侧边或地电极间的距离必须在一定范围内才能保证火花塞可以用于特定的发动机类型[8]。 使用机器视觉实现自动化测量，从而无需操作人员的参与，减少了人工成本；另外最主要的是机器视觉使得生产效率提高，缩短了生产周期，减少了设备折旧成本。同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 2、主要工作思路 设计内容： 通过对机器视觉技术极其相关设备的学习了解，在HALCON软件的基础上设计一套应用在火花塞间隙测量中的机器视觉检测系统。 设计思想： 主要对视觉检测系统的图像处理部分和图象采集系统进行设计，对一些关键元件(如光源、摄像机、图象采集卡等)的型号和性能参数等进行详细的探讨，借助比较成熟的图象处理技术和算法，对采集的图象进行实时处理和比较分析。采用模块化的设计思想和面向对象的技术，对机器视觉尺寸检测系统进行软件开发，实现运动控制、图象采集、图象处理与尺寸检测等基本功能及其辅助功能。 工作方法： 使用HALCON软件，在图像采集中使用远心镜头和平行背光源，选用适当的算法。首先标定摄像机，然后使用鲁棒的匹配算法在图像中找到火花塞。根据匹配的姿态，对用于测量的感兴趣区域进行调准。测量是对火花塞间隙进行一维边缘提取得到其灰度轮廓来实现的。具体工作流程如图1所示。 图像的采集 图像的采集 标定摄像机 确定火花塞在图像上的位置并建立模型 定义实际缝隙测量的矩形 一维边缘提取得到灰度轮廓 将两个边缘点变换到摄像机坐标系统，得到测量结果 图1 工作流程图 3、文献综述 指导教师综合意见 指导教师（签名） 年 月 日 二、毕业设计论文工作实施计划 （一）论文的理论分析与硬件要求及其应达到的水平与结果 主要介绍机器视觉的应用，简要分析