计算机视觉尺寸检测中物体边缘精确参数提取方法研究与应用.pdf

计算机视觉尺寸检测中物体边缘精确参数提取方法研究与应用广东工业大学硕士学位论文郭斌分类号:学校代号:指导教师姓名、职称:.徐杜教授企业导师姓名、职称:密级:学号:ぱ妒●
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摘要计算机视觉可以代替人类视觉从事检验、目标跟踪、机器人导向等方面的工作,特别是那些需要重复、迅速的从图像中获取精确的信息的场合。在自动生产线上计算机视觉可以代替人工从事快速、准确、单调的产品检验工作。随着计算机技术的迅速发展,计算机视觉已在医疗诊断、工业自动检测和控制、智能机器人的导航与目标跟踪等领域得到广泛应用,尤其在制造业中产品外观质量的检测、尺寸测量、定量检测等方面的发展迅速,已取得了巨大的经济与社会效益。采用计算机视觉系统对发动机气门的尺寸进行检测,可以实现对气门的快速、非接触、高精度和流水线作业检测,还能为用户提供方便、丰富的操纵界面,进一步提升自动化水平。本课题主要在现有计算机视觉尺寸检测系统前期对象元平场补偿、测量定标和镜头畸变校正等算法基础上,进一步深入研究采集的发动机气门零件图像的水平、垂直、斜向和圆弧等边缘的检测方法,用软件编程,提取上述边缘的精确参数,实现精确的尺寸测量和实际应用。经对气门尺寸的计算机视觉检测实际应用,证明本文提出的算法精确且稳定,满足高精度视觉检测要求。本论文研究的主要内容包括:捎肞算子完成对图像边缘初步定位,在此基础上,通过对图像边缘灰度变化的离散值作最小二乘曲线拟合,并对该拟合曲线求极值,得到边缘的精确定位。岢隽擞靡阎5亩喑叽缰崂嗔慵2握瘴铮⑽蟛罨湫UP停帽曜件进行自动校正,使得系统更加稳定、测量数据更加可靠。远嘀制沤惺导始觳猓〉昧私虾玫募觳饨峁锏搅恕凹兜募觳庖G蟆关键词:计算机视觉气门亚像素边缘定位畸变校正尺寸检测要摘
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录目第二章视觉检测系统硬件⋯一。~。⋯⋯⋯。⋯⋯⋯.。.—~。。.一.。一~。一~⋯一⋯。~⋯第三章:轴类零件的图像边缘精确定位算法.~⋯.。~⋯。一。⋯⋯⋯⋯⋯。。~~⋯。一..Ⅳ摘要第一章绪论课题的背景与研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...翁獾谋尘啊璴.√獾囊庖濉国内外发展现状和趋势⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.论文的研究内容与结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯视觉检测系统概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯~硬件系统的组成⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⑿⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯~.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..数字图像处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。广东工业大学硕士学位论文
攻读硕士学位期间发表的论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯~一⋯⋯~.一~⋯⋯。~。.一⋯.一⋯~ⅰ第六章:软件系统与调试⋯。.一。一——。—。一..一一—。—。.。.—一一。。.—。。.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第四章:气门尺寸检测光学检测系统概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。气门尺寸检测方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯气门检测算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第五章:图像畸变校正畸变校正的目的⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯畸变校正的原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯畸变校正的方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.总结和展望参考文献目录
独创性声明致谢广东工业大学硕士学