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基于机器视觉的自动打孔机系统设计

作　者: 张仕玲
导　师: 孙旭
学　校: 成都理工大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 机器视觉模板匹配机器视觉软件图像采集运动控制
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

由于靶位孔的加工精度直接影响产品精度，而自动定位打孔机凭借自动定位视觉扫描和电脑控制自动定位对位系统，能提高定位孔加工精度，所以越来越多的企业引进打孔机作为定位孔加工的专用设备，取代传统的人工手动钻孔。基于此，有必要设计出一套高精度全自动定位的打孔机系统，满足实际生产的需要。机器视觉是一项综合技术，包括视觉传感器技术、光源照明技术、光学成像技术、数字图像处理技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和自动控制技术等。在生产线上，机器视觉技术可以用于目标识别、位置探测、完整性检测、形状和尺寸检测、表面检测等。其中图像分析与处理的算法是机器视觉中的核心技术，包括边缘检测、模板匹配、字符识别等，而模板匹配算法可以解决物体的定位、校正、测量以及检测问题，在机器视觉中占有重要地位。论文首先阐述了机器视觉的发展现状与应用、机器视觉系统的组成等基础理论部分。作为自动打孔机系统设计的算法理论基础，本文总结了一些模板匹配算法包括基于灰度值的模板匹配、使用图像金字塔的模板匹配、基于灰度值的亚像素精度匹配、带旋转与缩放的模板匹配以及一些实用可靠的模板匹配算法。在深入分析模板匹配算法的基础上，将基于机器视觉的模板匹配算法应用于自动打孔机系统中。通过模板匹配算法对CCD相机视野范围内的图像进行弃伪存真、样本比对与确认，实现高精度定位。系统使用的机器视觉软件是市场上通用的MatroxImaging Library，由加拿大Matrox公司开发，软件的技术较为成熟、功能丰富。其中使用的模板匹配算法是几何匹配算法。因为模板和图像中只包含很少几个明显的几何基元，这时使用几何匹配算法有一定的优势。系统硬件部分主要包括图像采集和运动控制两大部分，其中运动控制分为控制、传动、气动三个部分。系统通过计算机对摄像头可视范围内的采样图形捕捉、分析，控制传动部件移位、气动部件冲孔。系统最终调试结果是定位误差小于0.008mm、钻孔速度小于0.4s每孔，达到了系统应用要求的定位精度和打孔速度。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第1章引言  9-15
  1.1 课题研究的背景和意义  9-10
    1.1.1 国内外研究现状  9
    1.1.2 研究目的  9-10
  1.2 研究内容和思路  10-15
    1.2.1 机器视觉简介  10
    1.2.2 模式识别技术  10-11
    1.2.3 设计思路  11-15
第2章机器视觉理论  15-19
  2.1 机器视觉技术发展现状  15-16
  2.2 机器视觉技术的应用  16-17
    2.2.1 在工业检测中的应用  16-17
    2.2.2 在医学诊断中的应用  17
    2.2.3 在智能交通中的应用  17
  2.3 机器视觉系统组成  17-19
    2.3.1 系统硬件  17-18
    2.3.2 组态软件  18-19
第3章模板匹配理论  19-38
  3.1 基于灰度值的模板匹配  19-21
  3.2 使用图像金字塔匹配  21-25
  3.3 带旋转与缩放的模板匹配  25-26
  3.4 边缘匹配算法—匹配边缘上的点  26-32
    3.4.1 基于均方边缘距离(SED)的边缘匹配算法  27-28
    3.4.2 基于 Hausdorff 距离的边缘匹配算法  28-29
    3.4.3 基于霍夫变换的边缘匹配算法  29-32
  3.5 边缘匹配算法—匹配几何基元  32-38
    3.5.1 几何哈希法  32-34
    3.5.2 直接在图像中匹配几何基元  34-38
第4章总体系统结构  38-42
  4.1 硬件结构  38
  4.2 系统流程  38-39
  4.3 运动控制部分  39-40
  4.4 图像采集与处理  40-42
    4.4.1 图像采集  40-41
    4.4.2 图像处理  41-42
第5章系统软件设计  42-52
  5.1 界面设计  42-44
  5.2 软件代码实现及调试  44-52
    5.2.1 软件代码实现  44-49
    5.2.2 系统调试  49-52
结论  52-53
致谢  53-54
参考文献  54-56
攻读学位期间取得学术成果  56

基于机器视觉的自动打孔机系统设计

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