【摘 要】
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随着近年来自动化水平的不断提高以及计算机技术与信息技术的不断发展,越来越多的机器视觉手段被引入企业的生产流程当中,通过使用图像识别检测系统对工业组装产品各个器件进行检测,以识别各个器件是否安装正确。机器视觉取代人工作业,对提升检测系统的准确率、降低系统的复杂度与成本,提高劳动生产效率有着重要作用。本文针对汽车保险盒这一类工业组装产品的检测流程,设计了一套基于图像识别的质量检测方法,并进行了大量的实
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随着近年来自动化水平的不断提高以及计算机技术与信息技术的不断发展,越来越多的机器视觉手段被引入企业的生产流程当中,通过使用图像识别检测系统对工业组装产品各个器件进行检测,以识别各个器件是否安装正确。机器视觉取代人工作业,对提升检测系统的准确率、降低系统的复杂度与成本,提高劳动生产效率有着重要作用。本文针对汽车保险盒这一类工业组装产品的检测流程,设计了一套基于图像识别的质量检测方法,并进行了大量的实验研究。论文工作包括:（1）选取合适的软硬件搭建视觉检测系统,基于Windows10、Visual Studio2015、Opencv3.4.10开源视觉库、海康摄像头SDK等开发环境,并设计了一套基于工控机、工业相机、漫反射光源的硬件平台。同时针对图像滤波、二值化、边缘检测、图像增强等常用图像预处理手段进行了研究,选取适合工业生产流程的图像预处理方法。（2）图像颜色特征。对比传统颜色模型,本文提出了一种更适合汽车保险盒这一类工业组装产品表面器件颜色分布规律的HG一维颜色模型,并通过爬山法对该模型进行参数优化设计,进一步增强该模型对不同颜色器件的区分能力。（3）图像字符特征。基于基本图像处理手段及SVM分类器,本文提出了一种基于SVM的字符自动定位识别检测方法。通过已有器件表面字符的图像数据集,实验选取最为合适的惩罚因子并训练SVM分类器模型,再将自动分割出的字符区域中的字符分离并送入分类器进行识别。（4）图像纹理特征。对比SIFT、SURF、ORB这几类常用的特征提取手段,结合汉明距离与暴力匹配方法,本文提出了一种基于ORB特征提取算法的图像纹理特征匹配方法,通过对比度增强、匹配点筛选等方法,提高了算法对图像纹理特征的区分能力。基于上述方法实现的工业组装产品质量检测系统,最终实验正确检测率达99%以上,平均单张图像检测时间在2s以内,满足工业生产的基本要求。
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