基于機(jī)器視覺的柔性制造島在線零件識別系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展，現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)對制造精度更高、效率更快、智能化更高的先進(jìn)制造技術(shù)要求越來越迫切；機(jī)器視覺技術(shù)具有快速性、可重復(fù)性、智能化、非接觸、現(xiàn)場抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用于柔性制造系統(tǒng)中大大提高了系統(tǒng)得柔性化、自動化、和智能化水平，適應(yīng)了現(xiàn)代制造業(yè)的進(jìn)步和發(fā)展要求，在實(shí)際應(yīng)用中顯示出了廣闊的應(yīng)用前景。 本文以與成都某機(jī)床股份有限公司的合作項(xiàng)目“柔性制造島在線零件的自動識別”為背景，針對柔性制造系統(tǒng)(FMS)中

2、存在不能自動識別在線零件而正確調(diào)用相應(yīng)程序進(jìn)行加工這一問題，開展了基于機(jī)器視覺的柔性制造島在線零件識別系統(tǒng)的研究。涉及到機(jī)器視覺系統(tǒng)的建立、圖像采集方案的實(shí)現(xiàn)、圖像預(yù)處理、邊緣特征提取及圖像識別等方面，從理論和實(shí)踐上解決了用機(jī)器視覺實(shí)現(xiàn)柔性制造島在線零件自動識別的一系列問題。本文的具體內(nèi)容和創(chuàng)新有以下幾點(diǎn)： 1、闡述了機(jī)器視覺識別技術(shù)的研究背景和意義，然后在介紹機(jī)器視覺技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用狀況以及機(jī)器視覺技術(shù)在機(jī)械制造行業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)

3、狀的基礎(chǔ)上，概述了本文的研究目的和主要工作。 2、按照機(jī)器視覺系統(tǒng)的邏輯結(jié)構(gòu)，分析各部分的設(shè)計(jì)方法，并在此方法的指導(dǎo)下本文建立了由CCD工業(yè)相機(jī)、圖像采集卡、光源和PC機(jī)組成的機(jī)器視覺系統(tǒng)，系統(tǒng)通過CCD和圖像采集卡獲取被識別零件的二維圖像數(shù)據(jù)，將其送入計(jì)算機(jī)，經(jīng)過圖像預(yù)處理和圖像識別分析，實(shí)現(xiàn)了對零件的自動識別。 3、針對現(xiàn)場影響圖像的主要噪聲：椒鹽噪聲、脈沖噪聲，為了在濾除噪聲的同時，很好地保留圖像的邊緣信息，我們設(shè)

4、計(jì)了一種多重濾波器的預(yù)處理方法，該多重慮波器由高斯濾波器、銳化和自適應(yīng)中值濾波器組成。采用該濾波器的預(yù)處理方法可以克服一般除噪濾波器具有的模糊效應(yīng)，使得圖像的邊緣和細(xì)節(jié)變得模糊不清的缺點(diǎn)。 4、結(jié)合研究的實(shí)例對幾種常用的Sobel、Pwritte、Frei-Chen等邊緣檢測算法進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)，經(jīng)過對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行比較分析本論文確定采用Frei-Chen算子對預(yù)處理后的零件圖像進(jìn)行邊緣檢測。 5、本文針對二值邊緣圖像的特性

5、和零件形狀的差異性，以零件的輪廓形狀為分類特征提出了二值圖像快速序貫相似性檢測(SSDA)模板匹配識別算法。為了進(jìn)一步減少匹配運(yùn)算量該算法采用Hamming距離計(jì)算相似度，根據(jù)零件在圖像中的位置相對變化小，在匹配前設(shè)定匹配搜索區(qū)域和采取以邊緣特征點(diǎn)的8鄰域?yàn)閰⑴c匹配點(diǎn)的方法。實(shí)驗(yàn)表明，該算法應(yīng)用于二值圖像的匹配識別大大提高了匹配速度和準(zhǔn)確率。 6、本文在理論研究、分析和大量實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，開發(fā)了柔性島在線零件圖像識別系統(tǒng)軟件，并完