基于计算机视觉的机械零件平面曲线检测和识别研究

摘要

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。文章分析了当前关于曲线检测技术的国内外研究发展现状；描述了目前典型的视觉检测与识别系统；讨论了常见机械零件的平面曲线状况；论述了基于Hough变换的机械零件识别与检测的理论。

目录

文摘

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第一章绪论

1.1课题的背景和意义

1.2国内外对曲线检测的研究发展状况

1.3本文所做的主要研究工作

第二章机械零件视觉检测技术

2.1概述

2.2典型机械零件视觉检测系统

2.2.1光源的选择和照度的匹配

2.2.2机械零件

2.2.3光学成像系统

2.2.4图像采集和成像

2.2.5本实验平面曲线的检测识别系统

2.3小结

第三章 图像预处理

3.1概述

3.2图像的噪声

3.3图像滤波去噪

3.3.1线性滤波去噪

3.3.2非线性滤波去噪

3.4图像二值化

3.5边缘检测

3.5.1 Roberts算子

3.5.2 Sobel算子

3.5.3 Pretwitt算子

3.5.4 Conny算子

3.5.5 LOG算子

3.5.6 Zero crossing算子

3.6实验与比较

3.7小结

第四章 平面曲线

4.1概述

4.2平面曲线的一般数学表达方法

4.2.1可解析平面曲线的表达方法

4.2.2不可解析平面曲线的表达方法

4.3常见机械零件的平面益线的数学表达方法

4.3.1渐开线

4.3.2凸轮型线

4.3.3发动机缸体曲线

4.4小结

第五章平面曲线的检测

5.1概述

5.2 Hough变换

5.3常见直线、圆和椭圆的检测与识别

5.4 Hough变换用于平面曲线检测的缺点

5.5简单可解析平面曲线的数学表达式的获得

5.6不可(难以)解析平面曲线的拟合

5.6.1直接运用MATLAB中最小二乘法拟合曲线

5.6.2通过求解超定方程组拟合曲线

5.7 MATLAB中各种最小二乘法求任意曲线的拟合比较

5.8误差分析

5.9小结

第六章 总结和展望

6.1全文总结

6.2展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的论文