文档介绍：要摘关键词:圆检测;模板匹配;最小二乘法;罐口定位计算机视觉以图像处理技术为核心,赋予机器环境理解的能力。利用计算机视觉进行测量定位,具有无接触、快速、精确的特点,应用前景广泛。本文主要讨论在低光照、光照不均匀及有噪声等复杂条件下的圆检测定位技术,并将其应用于铁路油罐车罐口视觉定位中。圆是计算机视觉中常用的几何图形,对图像中的圆进行定位是基于图像的测量中最基本和最重要的任务之一。本课题讨论复杂条件下的圆检测技术,而灰度图象对光照较为敏感,因此在图像预处理过程中应首先进行边缘检测,后续检溯都基于边缘图像进行。为提高检测效率,对圆进行定位采用了两个步骤:圆识别和圆检测定位,也可称为圆的粗定位和精定位。圆识别或粗定位是指在某一特定的图像区域内确认是否有待测圆目标存在,或者确认圆目标在某一区域内,这一步骤使用模板匹配技术来完成。模板匹配常用的算法有传统的归一化互相关法、矩匹配法、及基于南辔幌关法等,其中基于南辔幌喙胤ㄊ瞧涤蛩惴ǎ哂薪虾玫穆嘲性,适合应用于噪声条件下的圆识别,配合鑫字塔分层搜索策略,可进一步提高搜索速度。圆检测中浠环ㄓτ媒衔9惴海检测精度高,抗噪性能好,但其计算量较大,不适合实时应用场合。本文采用基于统计原理的最小二乘圊检测法,以边缘跟踪确定圆边缘点位置,以最小二乘法估计圆心和半径,精度可达亚像素级。最小二乘圆检测法较浠患扑闼俣瓤欤杂晒庹找鸬谋咴等失有一定的适应性。将基于南辔幌喙胤ê妥钚《嗽布觳夥ㄓτ糜谔酚凸车的罐口检测定位中,得到了良好的定位效果。哈尔滨工程大学硕士学位论文
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作者┳:趱望学位论文原创性声明哈尔滨工程大学隆日本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。日期:氪跄
第滦髀引言课题来源及主要技术指标随着科技水平的不断提高,危、重、繁、杂的体力劳动将逐渐被智能机器和机器生产线所代替。自动化机器在工业生产领域只益广泛的应用中,计算机视觉技术是关键的一环,它以图像处理技术为核心,赋予机器以环境理解的能力,使其可以像人一样观察和思考。工业用计算机视觉系统具有客观、快速等特点,而且它能进行非接触式地测量,可以避免对被测目标造成不必要地损伤。与人眼相比,视觉系统更为精确,它可与自动化系统集成,实现全自动生产。因此应用计算机视觉技术可以明显地节省时间、降低生产成本、优化物流过程、缩短机器停工期、提高生产率和产品质量、减轻测试人员劳动强度、减少不合格产品的数量、提高机器利用率等。目前计算机视觉技术正在制造工业⋯、机电工程汀⑹称泛鸵闲幸礫俊⒂刷行业⒒导庸确矫娣⒒幼旁嚼丛街匾5淖饔谩计算机视觉应用于自动化生产检测领域,由于其检测的内容不同,所用到的技术也不同。本文主要讨论的是复杂条件下的圆视觉检测技术,它可以在外界光线较强或较弱的情况下,从有噪声干扰的背景中估计出圆半径并定位圆心,为后续执行机构做出准确她动作提供依据。本课题来源于炼油企业油料自动装卸的一个项目,它采用嵌入式图像处理系统实现,现已经进入工程验证阶段。本文就该项目中的几个关键问题进行了详细研究,并在美国镜姆抡哈尔滨工程大学硕士学位论文
计算机视觉系统的基本构成软件和加拿大公司的计算机视觉软件隙运惴加以验证,最终得出几种处理方案,并对其优缺点进行比较。目前炼油企业进行大批量的油料运输多采用铁路油罐车,因此油料装卸是炼油及油料销售企业生产和经营的关键环节。传统的输油方式是利用人工引导大鹤管进行罐口定位。这种方式下操作工人劳动强度大,易疲劳,且罐口定位不准确,容易引发安全事故。视觉系统采用图像定位方式,实时获取并处理罐曰图像,定位精度高,可实现油料装卸的自动化操作,对于提高生产效率,避免安全事故具有重大意义。该项目要求开发出一种视觉定位技术来自动定位铁路油罐车的标准圆形罐口,为执行机构可编程控制器峁┕蘅谙对位置坐标,主要技术指标如下:枷穹直媛饰×叶韧迹残亩ㄎ晃蟛畈怀;诘凸庹占罢彰鞑痪鹊那榭鱿氯阅苡行侗穑弑敢欢ǖ目乖肷阅堋计算机视觉是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段,由计算机代替大脑完成处理和解释,为计算机和机器人开发具有人类水平的视觉能力。目前计算机视觉系统构成主要可分为两大类,基于机的视觉系统和嵌入式智能视觉系统。哈尔滨工程大学硕士学位论文
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