基于機器視覺的精密注塑零件的識別與檢測.pdf

1、基于機器視覺的目標識別與檢測的是近年來的研究熱點之一,在工業(yè)生產中應用機器視覺進行識別和檢測,不僅可以提高生產的速度和效率,更可以降低成本,提高工業(yè)生產的自動化程度。本文以機器視覺技術為基礎,以提高工業(yè)機器人的柔性化程度為目的,針對精密注塑零件和工業(yè)機器人的特點,進行了基于機器視覺的精密注塑零件的識別與檢測方面的研究,本文主要研究內容如下:
　　 針對視覺系統(tǒng)的功能和要求,進行了系統(tǒng)方案的構建和總體設計。并以此為出發(fā)點,完成識別

2、與檢測系統(tǒng)的方案設計,包括系統(tǒng)總體結構設計、硬件的配置及選型、軟件平臺的選擇與搭建等。為了方便后續(xù)工作的進行,根據被采集圖像的具體特點,研究了圖像的區(qū)域分割、圖像去噪、邊緣檢測、圖像形態(tài)學等常見的圖像處理方法,這些都是后續(xù)進行圖像分析與處理的基礎。根據系統(tǒng)的特點,重點研究了視覺系統(tǒng)的標定方法和實驗求取過程,借助HALCON軟件完成了基于2D靶標的攝像機內外參數(shù)的標定和機器人眼手系統(tǒng)標定,實踐證明,該標定過程簡單易行,且具有較高的精度。在

3、視覺識別方面,分析了圓形度、面積等常用的圖像特征提取及其實現(xiàn)方法,根據識別對象的特點,分別研究和實現(xiàn)了基于圖像特征和基于神經網絡的目標識別方法,同時進行了以坐標系變換為基礎的工件位置的提取研究,并完成了抓取實驗。在視覺檢測方面,以小模數(shù)塑料齒輪為例,通過測量齒距、齒頂圓直徑等參數(shù),能夠檢測出缺齒、飛邊、翹曲等缺陷,達到了預期的檢測目的。
　　 本文綜合以上研究,以Visual C++2008為開發(fā)環(huán)境及HALCON圖像處理軟件為