基于机器视觉的目标尺寸检测.docx

摘  要：随着制造业的不断发展和自动化进程的加快，工业零件的种类和数量也日益繁多。传统的质量检测方法都需要人工参与，工作效率低下，工作成本高，测量精度不高，不符合高度自动化的要求。近些年，机器视觉技术发展迅速并在各个领域中广泛运用。本文设计了基于机器视觉图像处理的工业零件尺寸检测系统。主要包含三个模块：电气控制模块，图像处理模块，上位机显示模块。电气控制模块采用欧姆龙PLC控制，重点部分是图像处理模块，通过对采集到的图像进行灰度化、去噪、二值化、图像分割得到要处理的图像部分，在使用canny算子进行亚像素级边缘提取，对提取到轮廓进行联合和分割后得到需要的轮廓，再拟合成圆和直线，得到圆的半径信息和边长。最后对相机完成标定和畸变矫正，得到像素尺寸与实际尺寸的比例关系。结合图像处理得到的信息和比例关系得到实际零件尺寸信息。

关键词：图像处理、尺寸检测、Omron PLC、亚像素级、边缘提取、图形拟合

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 研究背景与意义-1

1.2 机器视觉-1

1.2.1 机器视觉概述-1

1.2.2 机器视觉发展现状及趋势-1

1.3图像测量-2

1.3.1图像测量的概述-2

1.3.2图像测量的发展现状及趋势-2

1.3本文研究内容-3

1.4本文章节安排-3

2机器视觉目标尺寸检测系统-5

2.1 机器视觉目标尺寸检测系统概述。-5

2.2 机器视觉目标尺寸检测系统总体设计-5

2.2.1 检测系统流程-5

2.2.2 检测系统的基本机构-6

2.3 系统硬件设计-6

2.3.1 PLC的选择-6

2.3.2电机的选择-6

2.3.3相机的选择-7

2.3.3光源的选择-8

2.3.4传感器的选择-9

2.4 编程软件-9

2.5 本章小结-10

3 图像处理-11

3.1图像灰度化-11

3.2图像去噪-11

3.3图像分割-13

3.4边缘检测-13

3.5图形拟合-15

3.6本章小结-15

4 实际尺寸测量-16

4.1相机的标定-16

4.2相机的畸变矫正-17

4.3标定矫正过程及尺寸测量-18

4.4 本章小结-20

5  视觉采集控制-21

5.1 PLC整体流程设计-21

5.2 电机控制-22

5.3 拍照控制-23

5.4 启停控制-23

5.5 本章小结-23

6 实时目标检测测试-24

6.1 上位机功能-24

6.2 通讯-24

6.3 本章小结-26

7 总结与展望-27

参考文献

致谢