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《电子科技大学》 2011年
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基于机器视觉的纸杯质量在线检测系统研发

张中岳  
【摘要】:自动化生产过程中的质量检测是保证产品质量的重要环节。基于机器视觉的质量检测系统以其高速度、高精度、智能自动化等特点成为高速在线检测的首选解决方案。目前,虽然自动检测技术得到了一定的应用和推广,但基于机器视觉的纸杯质量在线检测系统技术上在国内还处在研究和发展阶段。主要存在杯口污渍识别精度低,杯底边缘轮廓难以定位等问题。 本课题主要针对纸杯视觉检测系统的软件算法进行研究设计,解决以下问题: (1)区域识别:区域识别主要包括杯口卷口区识别、杯底边缘轮廓识别等。最终将纸杯图像分为四个区域:杯口卷口区、侧壁、杯底边缘、杯底。论文首先采用基于链码的轮廓提取方法获得纸杯边缘单像素轮廓,然后通过基于矢量标注的区域填充算法对纸杯区域进行填充标记。最后本文提出了分段圆弧拟合的方法对杯底边缘轮廓进行检测,取得了很好的效果。 (2)污渍检测:需要进行污渍识别的区域有:杯口卷口区、侧壁、杯底边缘区、杯底区。本文将纸杯分成四部分,各部分区域具有不同的特征,因此对于不同的纸杯区域应采用不同的污渍检测算法,这样才能保证算法的精度。其中,杯口卷口区与杯底边缘轮廓区的污渍检测是本文的难点。本文根据杯口卷口区特征,采用种子生长算法首先进行污渍填充,再进行污渍识别。而杯底边缘轮廓区由于有边缘轮廓的存在,在污渍检测过程中,首先应避免边缘轮廓对污渍识别带来的影响。 (3)暴口和圆度变形检测:本文分别对暴口和圆度变形检测提出两种检测方法,在实际的应用中,可以根据不同的情况选择最合适的算法。 算法设计完成以后,针对系统的实时性要求,对算法进行了优化。最终控制算法的总耗时在120ms以下。完全满足了系统的实时性要求。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41;TP274

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