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基于机器视觉的管状药型端面尺寸检测研究

作　者: 衡培银
导　师: 张春元
学　校: 中北大学
专　业: 航空宇航制造工程
关键词: 机器视觉图像处理图像检测管状药型
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 4次
引　用: 0次
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内容摘要

管状药型是通过螺压机挤压成型，其尺寸偏差对武器发射系统的影响是非常大的。目前，对管状药型的检测是由人工通过千分尺测量，人工检测的测量误差较大，更不适用于批次检测。本课题主要根据管状药型的生产工艺和检测要素，设计了一款基于机器视觉的药型检测系统。系统运用机器视觉代替人工对管状药型进行检测，解决了人工检测所产生的不利因素，提高了检测精度和效率。文章主要从以下几个方面进行研究：（1）对机器视觉硬件系统的构建。从药型的生产工艺出发，了解药型尺寸不确定的原因。然后介绍了药型检测系统的基本结构构成和部件的选用，包括面阵CCD、光源、背景和支撑平台的构建，最后阐述了检测系统的基本原理。（2）对图像预处理和药型轮廓检测的研究。首先对图像的预处理做出了阐述，本课题通过直方图修正、中值滤波和消除噪声三个方面对图像进行了轮廓识别前的处理。对采集到的图像进行圆形轮廓检测，主要从Canny算子和改进的Hough变换两个算法进行研究，Canny算子得到的轮廓会有太多杂散的边界，经典的Hough变化的计算量较大，所以，最终选用的是改进的Hough变换，避免上述不足，得到良好的图像特征。（3）介绍了轮廓的亚像素边缘定位方法和参数的测量结果分析。运用最小二乘法拟合亚像素算法，将轮廓边缘定位在像素内部，即亚像素的级别，较像素级的边缘检测有了较高的分辨率，精度也随之提高。运用加工精细的高对比度标定板进行快速标注，确定了机器视觉中像素与尺寸的对应关系，从而得到轮廓的尺寸信息。最后，分析了测量数据，并与人工测量的一致性进行对比。（4）对系统测量进行了误差分析，从机械安装误差、环境误差和光电误差三个方面阐述了了误差产生的原因，并找到了相应的减小误差的方法。实验证明，文章提出的理论方法可以应用于药型检测上面，并且在精确度和稳定度方面均比人工检测高。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-15
  1.1 研究背景及目的  9-10
  1.2 机器视觉检测  10-13
    1.2.1 机器视觉  10-12
    1.2.2 机器视觉的发展现状  12-13
  1.3 课题来源  13
  1.4 论文研究内容及课题安排  13-15
第二章药型检测系统  15-25
  2.1 药型的生产工艺  15-16
  2.2 药型检测指标与要求  16
  2.3 系统的结构设计  16-22
    2.3.1 面阵 CCD  17-19
    2.3.2 光源  19-20
    2.3.3 背景  20-21
    2.3.4 平台的设计  21-22
  2.4 软件系统设计  22-24
  2.5 本章小结  24-25
第三章图像处理与端面轮廓检测  25-41
  3.1 灰度修正  25-27
    3.1.1 直方图修正  25-26
    3.1.2 指数化处理  26-27
  3.2 噪声处理  27-31
    3.2.1 中值滤波  28-30
    3.2.2 均值滤波  30-31
  3.3 端面轮廓检测  31-40
    3.3.1 Canny 算子  33-35
    3.3.2 Hough 变换  35-38
    3.3.3 改进的 Hough 变换  38-40
  3.4 本章小结  40-41
第四章亚像素定位及参数计算  41-49
  4.1 尺寸标定  41-42
  4.2 亚像素边缘检测  42-44
  4.3 参数计算与评估  44-48
    4.3.1 参数计算测量  44-45
    4.3.2 参数分析  45-48
  4.4 本章小结  48-49
第五章系统误差分析  49-59
  5.1 机械安装误差  49-53
    5.1.1 制造误差  49-51
    5.1.2 定位误差  51-53
  5.2 光照误差  53-55
  5.3 光电误差  55-58
    5.3.1 透视误差  55-57
    5.3.2 电学误差  57-58
  5.4 本章小结  58-59
第六章总结与展望  59-61
  6.1 工作总结  59
  6.2 对未来的展望  59-61
参考文献  61-64
攻读硕士学位期间发表的论文  64-65
致谢  65-66

基于机器视觉的管状药型端面尺寸检测研究

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