本文在研究了近几年来计算机视觉在机械零件曲线检测技术发展状况的基础上,结合现代先进制造技术的要求,在研究分析机械零件的基本构成元素——点、直线、圆和椭圆的检测与识别基础上,进一步研究了机械零件平面曲线的检测与识别,从而实现了对含有曲线的较复杂机械零件的检测与识别,得出了一些适合应用于工程实际的软件、硬件技术。 本文以一个实际的齿轮的边缘曲线为研究对象。首先模拟两种光照条件下获得的两种图像,运用MATLAB中现成的Roberts、Sobel、Prewitt、Canny、LOG、Zerocross等6种算子分别进行图像处理:其次,将处理过的图像,经过我们编写的程序运行后,将图像数据以矩阵形式保存,并利用MATLAB中的最小二乘曲线拟合技术获得曲线的数学方程式和图像,最后对获得的数据进行了误差分析。本文所涉及的内容可以概括为以下几个方面: 第一章:阐述了本文的研究背景和课题的意义,分析了当前关于曲线检测技术的国内外研究发展现状,最后讲述了重点研究工作。 第二章:描述了目前典型的视觉检测与识别系统,并对典型检测系统的几个主要环节进行了比较详细的论述,最后针对本实验的软件硬件系统进行了描述。 第三章:比较系统地论述了关于图像预处理的过程,介绍了关于图像噪声的形成以及处理;图像二值化;图像边缘检测的各种算法的概念以及运用MATLAB对实际齿轮在不同光照条件下的图像的处理比较,最后获得实验所要求的单像素图像。 第四章:系统论述了平面曲线理论,并在此基础上讨论了常见机械零件的平面曲线状况。在讨论平面曲线的同时,将平面曲线分为可解析函数曲线和不可解析函数曲线(含复杂可解析函数曲线)。 第五章:为了拓展零件构成元素的识别范围,在系统讨论分析当前基于Hough变换的机械零件识别与检测的理论方法后,对单一曲线的检测与识别进行了深入的研究,并通过实验进行了论证,效果良好。