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凝汽器铜管的视觉定位方法研究

作　者: 王冰
导　师: 樊绍胜
学　校: 长沙理工大学
专　业: 电路与系统
关键词: 凝汽器清洗机器人视觉定位 Canny边缘检测 Hough变换圆心定位 OpenCV
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 51次
引　用: 1次
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内容摘要

凝汽器清洗机器人可以取代人工进行清洗作业,具有劳动效率高、能够适应艰苦环境、能进行极限作业等优点,所以在目前的机器人研究中受到很高的重视。本文针对凝汽器清洗机器人在冷凝管清洗过程中利用坐标输入法来定位冷凝管管口而导致定位不准确的缺陷,深入研究了机器视觉技术的特点和优点,提出了凝汽器水下清洗机器人视觉定位系统的方案,分析了方案的可行性和实施过程中要解决的问题。首先,先综述了水下清洗机器人的概念,以及目前国内外的主要研究现状,并深入分析了目前凝汽器清洗机器人定位的主要缺陷。其次,在介绍了机器视觉定位技术和模式识别的概念后,重点分析了机器视觉定位和模式识别目前在国内外的发展现状,其中着重研究了水的特性对水下成像的影响,并对水下图像识别系统的流程进行分析和研究。最后,对水下图像处理过程中可能遇到的噪声及处理的难点进行了分析和研究。针对水下图像成像过程复杂及成像质量受噪声干扰较大的原因,研究了图像预处理的方法及过程,比较了预处理过程中各个方法的优劣性,并选取适当的方法对图像进行预处理。然后提出了利用OSTU方法确定阈值对预处理后的图像进行二值化处理,在边缘检测和圆心定位过程中,针对传统Canny算子的三个缺点,提出了改进的Canny算子来对预处理后的图像进行边缘检测,同时为了处理的实时性,提出了改进的随机Hough变换并对边缘检测后的图像进行圆心定位来改变传统Hough变换运算速度慢等缺点。实验表明,本文采用的算法能够较好的提取到图像的边缘并对圆心进行较准确的定位。最后利用OpenCV对上述算法进行实现,实验证明,本文采用的方法能实现凝汽器管口的自主定位,解决了凝汽器污垢在线自动化清洗的关键问题。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-11
第1章绪论  11-15
  1.1 凝汽器在线清洗技术及发展趋势  11-12
    1.1.1 胶球清洗  11
    1.1.2 化学清洗  11
    1.1.3 凝汽器清洗机器人清洗  11-12
  1.2 凝汽器清洗机器人及其定位的缺陷  12-13
    1.2.1 凝汽器清洗机器人的发展  12
    1.2.2 凝汽器清洗机器人定位缺陷  12-13
  1.3 国内外水下目标识别技术的发展现状  13-14
  1.4 论文的主要工作和结构安排  14-15
第2章视觉定位的相关技术及水下图像处理难点介绍  15-22
  2.1 机器视觉技术  15-17
  2.2 图像处理及模式识别的原理及方法  17-20
    2.2.1 图像处理和模式识别简介  17-19
      2.2.1.1 图像处理  17
      2.2.1.2 模式识别  17-19
      2.2.1.3 图像处理和模式识别的计算模型  19
    2.2.2 水下图像识别的基本原理  19-20
  2.3 水下图像处理的难点及考虑因素  20-21
    2.3.1 水的光学特性及对水下成像的影响  20-21
    2.3.2 水下图像识别的难点  21
  2.4 本章小结  21-22
第3章图像预处理技术研究  22-35
  3.1 图像去噪  22-27
    3.1.1 图像平滑  22-24
      3.1.1.1 邻域平均  23
      3.1.1.2 低通滤波  23-24
    3.1.2 图像滤波  24-26
      3.1.2.1 中值滤波  24-25
      3.1.2.2 图像变换域滤波  25-26
    3.1.3 实验结果  26-27
  3.2 图像增强及锐化  27-31
    3.2.1 图像增强  27-29
      3.2.1.1 对比度增强  27-28
      3.2.1.2 直方图拉伸  28-29
    3.2.2 图象锐化  29-30
      3.2.2.1 微分法  29-30
      3.2.2.2 高通滤波法  30
    3.2.3 实验结果  30-31
  3.3 图像二值化  31-34
    3.3.1 阈值选取方法  32
    3.3.2 本文采用的阈值选取方法  32-33
    3.3.3 实验结果  33-34
  3.4 本章小结  34-35
第4章基于边缘检测和改进 Hough 变换的管口定位方法研究  35-51
  4.1 图像的区域分割和特征提取  35-38
    4.1.1 区域分割的方法  35-37
      4.1.1.1 阈值分割法  35-36
      4.1.1.2 区域生长与分裂合并分割法  36-37
    4.1.2 图像的特征提取  37-38
    4.1.3 实验结果  38
  4.2 边缘检测  38-45
    4.2.1 图像边缘的定义  38-39
    4.2.2 传统的边缘检测算子  39-42
      4.2.2.1 Roberts 算子  40
      4.2.2.2 Sobel 算子  40-41
      4.2.2.3 Prewitt 算子  41-42
    4.2.3 改进的 canny 边缘检测算子  42-44
      4.2.3.1 传统Canny 算子原理  42-43
      4.2.3.2 Canny 算子的改进  43-44
    4.2.4 实验结果  44-45
  4.3 基于改进 Hough 变换的圆定位方法  45-50
    4.3.1 Hough 变换的原理及实现方法  46-47
    4.3.2 改进的随机Hough 变换的圆心定位  47-49
    4.3.3 实验结果  49-50
  4.4 本章小结  50-51
第5章利用 OpenCV 进行系统的实现  51-55
  5.1 OpenCV 简介  51-52
  5.2 程序及运行结果  52-55
    5.2.1 OpenCV 编写程序  52-53
    5.2.2 实验结果  53-55
第6章总结和展望  55-57
  6.1 主要工作和创新  55
  6.2 未来展望  55-57
参考文献  57-60
致谢  60-61
附录A (攻读硕士学位期间发表论文及参与的科研项目)  61-62
附录B OpenCV 程序  62-74

凝汽器铜管的视觉定位方法研究

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