【摘 要】
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机器视觉测量技术是结合图像处理和机器自动化的一个新兴的精密仪器行业,已经在3C、汽车、航天等各个行业有了广泛的应用。它已经取代了传统的人工测量,并且能够适应越来越复杂的零件制造及装配工艺,其具有着重要的研究意义。由于被测对象特征的复杂性,标准的视觉测量设备会受到光照不均匀、光学硬件误差、通用性差等诸多方面的影响;因此本文以3C行业中的手机电池为研究对象,数字图像处理技术为分析手段,设计出包含图像预
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机器视觉测量技术是结合图像处理和机器自动化的一个新兴的精密仪器行业,已经在3C、汽车、航天等各个行业有了广泛的应用。它已经取代了传统的人工测量,并且能够适应越来越复杂的零件制造及装配工艺,其具有着重要的研究意义。由于被测对象特征的复杂性,标准的视觉测量设备会受到光照不均匀、光学硬件误差、通用性差等诸多方面的影响;因此本文以3C行业中的手机电池为研究对象,数字图像处理技术为分析手段,设计出包含图像预处理、特征提取和数据分析等一整套的视觉检测方案。本文将机器视觉系统分为硬件选型和软件算法设计两个部分,借助于高精度的光学硬件对传统的测量算法进行研究与优化,其主要的研究内容和结果如下:1)首先根据研究对象的最小公差要求以及光学系统硬件的选型原则,选择合适的相机、镜头以及照明系统,并且搭建了光学实验台架。然后再进行标定板标定,确定了图像具体的物理参数,随后利用软件（MV Viewer）拍摄所需要的90张电池图片。2)在图像预处理的环节中,本文介绍了三种滤波算法并对比图像处理结果找出合适的高斯滤波算法。为了使高斯滤波之后图像边缘细节更加清晰,在灰度范围不变的情况下使用线性对比度增强,以及采用一阶差分Soble梯度算子将图片边缘锐化,从而达到增强图像边缘信息的目的。3)在提取图像的基本特征时,首先设置阈值将图像进行二值化,然后选择边缘检测的Canny算子,将图像的边缘点提取出来,完成边缘检测。随后根据最小二乘法的原理把边缘点拟合成一条直线,即可以表示为图像的边缘。在保证图像边缘清晰且不失真的基础上,针对电池的外形特征设置了两个尺寸,利用点到线的距离对两个尺寸分别进行测量,从而得到90张图片的180组数据。研究结果采用GR&R报告的形式来表明机器视觉测量系统的稳定性与可靠性,根据计算%R&R的值即9.6%和11.01%,证明系统取得了不错的效果。同时系统还拥有适应复杂环境的能力,对非标测量系统的设计具有重要的研究意义。
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