基于机器视觉的测量系统测量能力及评价方法研究——以A公司为例

摘要

随着人类社会的发展，工业自动化技术、人工智能在生产活动中占比越来越重要，特别是自动化技术中的机器视觉技术应用，引起了国内外许多自动化、人工智能方向科研人员的关注。当前工业生产中的测量设备越来越趋向于自动化、智能化方式实现，而机器视觉由于其独特的光机电结构、以及非接触式快速测量方式，成为了许多企业自动化测量方式的首选。 本文选择基于机器视觉的测量系统测量能力及评价方法作为本论文的研究对象。通过文献研究，提出了首先以图像像素为关注对象做机器视觉测量系统分析，然后再以最终用户关心的结果做机器视觉测量系统测量能力分析的新研究思路。 在研究过程中本文主要结合A公司的机器视觉应用作为研究载体，首先介绍了机器视觉测量系统的构成，然后在机器视觉测量系统构成的基础上，分析了影响机器视觉图像像素质量的各种因素，之后在解决以上影响因素的基础上，进行了机器视觉测量系统测量能力以及评价方法的研究，最后通过A公司实际项目对研究成果作了应用验证。 基于本研究，A公司已初步形成了基于机器视觉的测量系统测量能力的评价方法，并能运用到实际的项目开发中，并且得到了很好的应用效果。因此该研究对其它自动化企业在机器视觉测量系统应用方面具有一定的参考和借鉴意义。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究的背景与意义

1.2 A公司概述

1.3 机器视觉技术发展现状

1.4 研究目标与内容

1.5 论文结构

第2章 相关理论与方法综述

2.1 工业测量系统

2.2 国内外机器视觉测量系统应用研究现状

2.3 本文主要研究方法

第3章 影响机器视觉测量系统的因素

3.1 机器视觉测量系统的构成

3.2 机器视觉测量系统的核心关注点

3.3 影响机器视觉测量系统图像质量的因素分析

3.4 影响机器视觉测量系统图像质量因素的解决对策

3.5 软件算法对测量系统的影响

3.6 本章小结

第4章 基于机器视觉的测量系统测量能力分析及评价方法实施

4.1 基于机器视觉的测量系统项目实现步骤

4.2基于机器视觉的测量系统具体实施

4.3 基于机器视觉的测量系统测量能力与评价方法应用

4.4 项目实践

4.5 本章小结

第5章 结论与展望

5.1 成果

5.2 未来发展

参考文献

附录

致谢