文档介绍：山东大学
硕士学位论文
基于机器视觉的零件平面尺寸自动测量
姓名：马文娟
申请学位级别：硕士
专业：模式识别和智能系统
指导教师：李歧强
20060522
山东大学硕士论文摘要零件尺寸的检测是机械行业中最常见的工作之一。目前国内的零件尺寸检测以人工检测为主，这既增加了工人的劳动强度，又难以保证零件的加工质量，尤其对于形位误差这种复杂检测，靠人力特别费时，检测精度也不高。近年来，随着机器视觉在工业检测中的应用，运用计算机技术对零件尺寸进行检测，是进行现代化生产的必然趋势．本文应用机器视觉理论，研究了零件尺寸自动检测系统，包括摄像机、图像采集卡、个人计算机及软件系统，可实现零件部分形位尺寸毕叨取平行度、圆度和同心度淖远饬俊１疚牡墓ぷ髦饕S腥糠郑和枷癫杉图像处理及尺寸测量。图像采集部分主要是为了获得零件的图像信息以进行后续的图像处理，后两部分是本文研究的重点。图像处理分为图像预处理、边缘提取与特征检测三步，其中边缘提取是整个检测系统的关键，其方法的好坏直接影响系统的速度和准确度。本文通过对传统的边缘检测方法进行比较研究，采用了阈值分割法和数学形态学方法，得到连续单像素边缘，不仅运算量小，定位精度也较高。本文主要研究直线度、平行度、圆度和同心度的检测方法，因此需要检测的特征为直线和圆．对于直线的检测，本文基于变分辨率图像金字塔的策略，用多级霍夫变换法与线性回归法相结合的方法检测直线特征。该方法在保证精度不变的前提下减少了传统霍夫变换法的存储量和计算量，其适用范围较广，可以检测任意直线，但仍然需要较多计算时间，为此本文又提出了基于随机霍夫变换法的搜索方法．该方法计算量小，比较适用于检测图像边缘的直线特征。对于圆的检测，常用的方法仍然是霍夫变换法及其改进算法。本文在随机霍夫变换法的基础上运用圆的性质对算法做了改进，减少了计算量。应用该方法可以提取复杂图像中的圆。尺寸测量部分是在检测出形位特征后，根据各形位公差带的定义，分别进行了各形位误差的计算。论文最后通过具体实验验证了本文的方法，并对误差做了具体分析。关键词；零件尺寸测量；机器视觉；随机霍夫变换；形位误差阈值分割；边缘提取；特征检测；’，．
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论文作者签名：〉际η┟看只ダ家ㄆ冢禾埂焕莼疏范遯论文作者签名：．堡叁笃日期：塑』垒镯然原创性声明关于学位论文使用授权的声明究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研的法律责任由本人承担。本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阿；本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。Ｃ苈畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑
山东大学硕士论文第一章绪论机器视觉．魇泳踉机器视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控¨．典型的视觉系统一般包括如下部分：光源、镜头、摄像机、图像处理单元蛲像采集卡⑼枷翊砣砑⒓嗍悠鳌⑼ㄑ叮淙胧涑龅ピ5取Ｊ泳跸低呈紫采用摄像机将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；然后，图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、长度、数量、位置等；最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如：尺寸、角度、偏移量、个数、合格／不合格、有／无等．机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度，与一般意义上的图象处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。机器视觉极适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识，如零件装配完整性，装配尺寸精度、零件加工精度、位置，角度测量、零件识别、特性，字符识别等。．魇泳醯姆⒄褂胍庖机器视觉且桓鱿嗟毙虑曳⒄故盅杆俚难芯苛煊颉Ｈ嗣谴兰年代开始研究二维图像的统计模式识别．年代J冀腥机器视觉的研究，谕枷窭斫庵惺紫裙惴豪闷舴⑹街J丁；魇觉系统的发展始于年代，美国最初的机器视觉系统采用了纸诖娲器的计算机和有袼氐纳阆窕辏拦匀豢蒲Щ鸹嶂定了—发展视觉系统和机器人的计划，并在斯坦福、普度等大学率先展开研究。在日本，同期也展开了研究，并成功的将计算机视觉系统用于印刷电路板的质量检测。年代以后，开始了全球性的研究热潮，机