基于工具显微镜目镜的自动读数系统的设计研究

摘要

随着信息技术的发展,现代测试系统需要大批数字化、自动化的测量测试设备.光学测量仪器在测量测试仪器中占有很大的份额,除了研制新型测试仪器外,用现代新技术改造传统仪器也是科学研究的重要任务之一. 工具显微镜以其测量精度高、稳定性好等优点,广泛应用于测量领域.传统工具显微镜需要操作人员通过光学目镜进行对线瞄准,数据估读等操作以得到测量结果,测量的时间和精度与操作人员的技能熟练程度和疲劳程度直接相关,这样的仪器已经不能满足数字化时代人们希望方便、快捷和准确的获取信息的要求,以及组成现代测试系统的需要,急需进行数字化改造. 刻线标尺和螺旋盘是工具显微镜读数机构中的典型结构,万能工具显微镜的读数机构通过两者结合进行读数,具有相当的代表性.为了在不改变万工显结构的基础上实现自动读数,课题采用图像传感器对万工显读数目镜中的图像进行采集,建立了基于DSP+CPLD视频处理方案的万工显自动读数的硬件平台,可实现高速大容量视频图像的传输、存储和处理.在深入研究万工显读数目镜视场图像特点的基础上,设计了万工显自动读数算法,并通过实验验证了该算法的有效性. 本论文研究的主要内容有以下两个方面: 目镜视场图像自动读数系统硬件平台的设计与调试.设计了基于CCD和基于CMOS的两种视频采集方案,选择DSP作为系统的核心处理器,使用FIFO作为数据缓冲池实现了高速视频数据的连续采集,应用数据分页技术解决了大容量存储问题,采用CPLD作为数据采集、传输和存储的总体时序控制逻辑.实验证明,该硬件平台能进行高速大容量视频数据的采集、传输、存储和处理,在光学测量仪器的自动读数领域具有通用性. 目镜视场图像自动读数算法的设计及验证.本文采用了数字识别和刻线定位相结合的策略实现自动读数,针对万工显读数目镜视场图像的特点,经过实验比较选择了有效的预处理方法,通过螺旋盘读数识别保证了读数的精度,使用模板匹配和神经网络结合,在提高了旋转数字识别率的同时减少了识别时间.用Matlab语言编写了算法代码,在PC机上对算法进行了验证,并对主要误差来源进行了分析,提出了提高识别精度的方法.

目录

文摘

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第一章绪论

1.1引言

1.2国内外研究现状

1.2.1基于数字图像的识别和测量系统

1.2.2光学字符识别技术

1.3本课题总体方案

1.3.1万能工具显微镜简介

1.3.2万工显自动读数系统工作过程

1.4本课题主要研究内容及意义

第二章图像采集方案的设计与实现

2.1图像传感器简介

2.1.1图像传感器的发展及应用

2.1.2图像传感器相关知识

2.2 CCD与CMOS图像传感器的比较

2.3基于CCD的图像采集模块设计

2.4基于CMOS图像传感器的采集模块设计

2.4.1 CMOS图像传感器的选型

2.4.2图像采集模块的光学系统设计

2.4.3 CMOS图像传感器外围电路设计

2.4.4调试注意事项

2.5本章小结

第三章图像传输控制及存储方案的设计与实现

3.1图像存储及处理模块总体设计

3.2核心处理器DSP的配置

3.2.1 TMS320VC5410A

3.2.2 VC5410A的配置

3.3图像传输中的速度匹配问题的解决

3.3.1同步FIFO SN74V245

3.3.2 SN74V245的配置

3.4图像存储方案设计

3.4.1 TMS320VC5410A的存储器空间

3.4.2片外存储空间扩展方案

3.5图像传输存储控制逻辑设计

3.6系统调试小结

3.7本章小结

第四章自动读数系统识别算法设计

4.1自动识别算法总体设计

4.2标尺字符的识别

4.2.1字符图像的提取

4.2.2字符区域二值化分割处理

4.2.3噪声滤除及字符分割

4.2.4标尺字符识别

4.3刻线定位读数

4.4螺旋盘读数识别

4.4.1字符粗定位及预处理

4.4.2图像旋转及字符提取

4.4.3特征提取

4.4.4集成型神经网络分类器

4.5本章小结

第五章系统实验及数据分析

5.1系统标定

5.2读数实验

5.2.1对比读数实验

5.2.2重复读数实验

5.3实验数据分析

5.3.1稳定性分析

5.3.2误差分析

5.4本章小结

全文总结与展望

参考文献

发表论文和科研情况说明

致谢