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基于機(jī)器視覺(jué)的自動(dòng)檢測(cè)算法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-03-04 21:00
  近年來(lái),隨著工業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)進(jìn)程的不斷推進(jìn),越來(lái)越多手工制造產(chǎn)業(yè)開(kāi)始向機(jī)械化自動(dòng)生產(chǎn)轉(zhuǎn)型。目前大連某樣本冊(cè)生產(chǎn)企業(yè)中,樣本頁(yè)的分頁(yè)生產(chǎn)作業(yè)主要采用人工分頁(yè)的方式進(jìn)行,存在效率低下、勞動(dòng)成本高、作業(yè)強(qiáng)度大、不能持續(xù)工作,容易造成分頁(yè)錯(cuò)誤的問(wèn)題。為了提高效益,該企業(yè)利用工業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)代替人工分頁(yè)生產(chǎn),但是需要克服自動(dòng)檢測(cè)遇到的問(wèn)題:由于成本投入受限,設(shè)備制作不夠精良,樣本頁(yè)在傳送過(guò)程中容易出現(xiàn)偏移、翻頁(yè)等情況,影響檢測(cè)的準(zhǔn)確性。針對(duì)企業(yè)樣本頁(yè)機(jī)械生產(chǎn)自動(dòng)檢測(cè)遇到的問(wèn)題,本文通過(guò)大量研究,利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)和圖像檢測(cè)技術(shù),設(shè)計(jì)了適應(yīng)該企業(yè)工業(yè)化生產(chǎn)的自動(dòng)檢測(cè)算法。充分考慮到樣本頁(yè)實(shí)際分頁(yè)生產(chǎn)的特點(diǎn),本文分別設(shè)計(jì)了基于Surf的特征檢測(cè)算法和基于OCR的頁(yè)碼檢測(cè)算法來(lái)檢測(cè)不同的樣本頁(yè)分頁(yè)情況。特征檢測(cè)算法分別抽取模板圖像與目標(biāo)圖像的Surf特征點(diǎn)和特征描述符進(jìn)行特征匹配,利用knn對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行篩選,匹配成功后利用單應(yīng)矩陣建立映射關(guān)系。頁(yè)碼檢測(cè)算法需要先對(duì)頁(yè)碼字符進(jìn)行訓(xùn)練,在檢測(cè)之前利用快速定位算法計(jì)算圖像的偏移角度并截取檢測(cè)區(qū)域,然后利用相關(guān)系數(shù)模板匹配算法精確定位頁(yè)碼檢測(cè)圖像,并根據(jù)與目標(biāo)圖像之間的偏移角度進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。之后利用訓(xùn)練好的數(shù)據(jù)對(duì)頁(yè)碼圖像進(jìn)行識(shí)別,并采用差異度匹配算法進(jìn)一步確認(rèn)檢測(cè)結(jié)果是否正確。本文在自動(dòng)檢測(cè)算法基礎(chǔ)上,開(kāi)發(fā)了一套適用于實(shí)際工業(yè)檢測(cè)環(huán)境的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng),并成功應(yīng)用于企業(yè)樣本頁(yè)機(jī)械化分頁(yè)生產(chǎn)中。經(jīng)過(guò)實(shí)際工業(yè)檢測(cè)驗(yàn)證,本文自動(dòng)檢測(cè)算法能很好地解決了企業(yè)樣本頁(yè)機(jī)械生產(chǎn)的自動(dòng)檢測(cè)問(wèn)題,并且滿足工業(yè)生產(chǎn)的實(shí)時(shí)檢測(cè)需求,具有很好的運(yùn)行效率、準(zhǔn)確性和魯棒性,能夠適應(yīng)不同的檢測(cè)條件,達(dá)到很好的檢測(cè)效果。
【學(xué)位授予單位】:大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:TP391.41
文章目錄
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題的背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 章節(jié)安排
第2章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)算法
    2.1 圖像金字塔
    2.2 積分圖像
    2.3 Hessian矩陣
    2.4 單應(yīng)矩陣
    2.5 模板匹配
    2.6 本章小結(jié)
第3章 樣本頁(yè)自動(dòng)檢測(cè)算法
    3.1 算法實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)
        3.1.1 樣本頁(yè)檢測(cè)過(guò)程介紹
        3.1.2 樣本頁(yè)實(shí)際檢測(cè)情況分析
        3.1.3 檢測(cè)算法簡(jiǎn)介
    3.2 特征檢測(cè)算法
        3.2.1 算法流程圖
        3.2.2 算法介紹
        3.2.3 特征的選擇
        3.2.4 特征點(diǎn)的提取和特征描述符的構(gòu)建
        3.2.5 特征匹配操作
    3.3 頁(yè)碼檢測(cè)算法
        3.3.1 算法流程圖
        3.3.2 樣本訓(xùn)練
        3.3.3 定位算法
        3.3.4 頁(yè)碼識(shí)別
        3.3.5 圖像差異度判斷
    3.4 本章小結(jié)
第4章 自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)
    4.1 實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)
        4.1.1 硬件系統(tǒng)
        4.1.2 軟件系統(tǒng)
        4.1.3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        4.1.4 界面展示
    4.2 檢測(cè)參數(shù)配置管理系統(tǒng)
        4.2.1 功能設(shè)計(jì)
        4.2.2 界面展示
    4.3 生產(chǎn)作業(yè)監(jiān)控系統(tǒng)
        4.3.1 功能設(shè)計(jì)
        4.3.2 界面展示
    4.4 系統(tǒng)性能分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介
 

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):1555804

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