汽車換擋面板起到標(biāo)記檔位字符和提高汽車內(nèi)飾美觀度的作用,在汽車報(bào)廢后可以回收利用,但在回收前需要進(jìn)行分類及字符缺陷檢測(cè)。傳統(tǒng)方法是通過人工對(duì)汽車換擋面板進(jìn)行分類及字符缺陷檢測(cè),人工分類檢測(cè)的主觀性強(qiáng),檢測(cè)效率低下。機(jī)器視覺技術(shù)是實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動(dòng)化的重要手段之一,其應(yīng)用領(lǐng)域包括但不限于產(chǎn)品的分類及缺陷檢測(cè)。本文針對(duì)汽車換擋面板自動(dòng)分類及字符缺陷檢測(cè)的問題,提出了基于機(jī)器視覺技術(shù)的解決方案,主要研究工作如下:1.針對(duì)汽車換擋面板自動(dòng)分類及字符缺陷檢測(cè)效率低的問題,本文提出了基于機(jī)器視覺技術(shù)的汽車換擋面板自動(dòng)分類及字符缺陷檢測(cè)解決方案。首先研究了機(jī)器視覺系統(tǒng)的組成原理,完成了檢測(cè)系統(tǒng)的搭建,通過分析汽車換擋面板圖像的特點(diǎn)并結(jié)合自動(dòng)分類和字符缺陷檢測(cè)的要求,本文提出了一種有效的圖像處理算法,同時(shí)對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的軟件和硬件進(jìn)行選型,并對(duì)選型依據(jù)做出了詳細(xì)闡述。2.針對(duì)汽車換擋面板圖像預(yù)處理過程中目標(biāo)檢測(cè)的問題,本文提出了一種自適應(yīng)的目標(biāo)檢測(cè)方案。首先使用Canny算子檢測(cè)圖像中汽車換擋面板的目標(biāo)邊緣,其次使用形態(tài)學(xué)開運(yùn)算操作擴(kuò)大目標(biāo)區(qū)域范圍并將目標(biāo)區(qū)域轉(zhuǎn)換成凸包。最后將凸包作為背景與原圖像進(jìn)行差分處理,進(jìn)而完成汽車換擋面板圖像目標(biāo)的自適應(yīng)檢測(cè)。3.針對(duì)汽車換擋面板自動(dòng)分類的問題,提出了一種基于形狀特征的MLP模型自動(dòng)分類方案。在完成圖像目標(biāo)檢測(cè)的基礎(chǔ)上,本方案進(jìn)一步設(shè)計(jì)并提取了圖像的9種形狀特征,根據(jù)特征數(shù)量和樣本種類構(gòu)建一種基于MLP模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),用于提取180幅典型的汽車換擋面板圖像的特征并進(jìn)行MLP模型訓(xùn)練,利用訓(xùn)練好的模型對(duì)汽車換擋面板進(jìn)行分類,分類準(zhǔn)確率達(dá)100%。4.針對(duì)汽車換擋面板字符缺陷檢測(cè)的速率和精度問題,提出了一種基于仿射變換的形狀模板字符匹配定位方法,完成字符定位后結(jié)合Blob分析實(shí)現(xiàn)字符缺陷檢測(cè)。首先,使用無字符缺陷的圖像建立形狀模板,將分類后的圖像仿射變換到模板圖像的位置。然后,針對(duì)所定位的字符區(qū)域進(jìn)行增強(qiáng)處理并使用OTSU方法二值化字符區(qū)域。最后,通過Blob分析獲取每個(gè)字符的八連通區(qū)域內(nèi)的像素?cái)?shù)特征,根據(jù)特征差異得出檢測(cè)結(jié)果并實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。結(jié)果表明,基于機(jī)器視覺技術(shù)的汽車換擋面板自動(dòng)分類與字符缺陷檢測(cè)方法能有效提高檢測(cè)效率與準(zhǔn)確率,在汽車換擋面板自動(dòng)分類與字符缺陷檢測(cè)領(lǐng)域具有一定的研究意義和實(shí)用價(jià)值。

基本信息

題目	基于機(jī)器視覺的汽車換擋面板自動(dòng)分類與字符缺陷檢測(cè)技術(shù)研究
文獻(xiàn)類型	碩士論文
作者	石龍杰
作者單位	浙江科技學(xué)院
導(dǎo)師	岑崗
文獻(xiàn)來源	浙江科技學(xué)院
發(fā)表年份	2020
學(xué)科分類	工程科技Ⅰ輯,信息科技
專業(yè)分類	環(huán)境科學(xué)與資源利用,計(jì)算機(jī)軟件及計(jì)算機(jī)應(yīng)用
分類號(hào)	TP391.41;X734.2
關(guān)鍵詞	機(jī)器視覺,換擋面板,自動(dòng)分類,字符缺陷
總頁(yè)數(shù)：	80
文件大?。?/td>	3228K

論文目錄

摘要

ABSTRACT

第1章 緒論

1.1 研究背景及意義

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意義

1.2 機(jī)器視覺在汽車零部件檢測(cè)中的應(yīng)用

1.2.1 機(jī)器視覺在汽車零部件自動(dòng)分類中的應(yīng)用

1.2.2 機(jī)器視覺在汽車零部件缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用

1.3 課題研究?jī)?nèi)容

第2章 面板自動(dòng)分類及字符缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)概述

2.2 檢測(cè)系統(tǒng)需求分析及框架設(shè)計(jì)

2.3 檢測(cè)系統(tǒng)硬件選型

2.3.1 相機(jī)選型

2.3.2 鏡頭選型

2.3.3 光源選型

2.4 檢測(cè)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

2.4.1 Halcon軟件概述

2.4.2 圖像處理算法設(shè)計(jì)

2.5 本章小結(jié)

第3章 汽車換擋面板圖像目標(biāo)檢測(cè)

3.1 目標(biāo)檢測(cè)常用算法

3.1.1 幀間差分法

3.1.2 背景差分法

3.1.3 深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)

3.2 汽車換擋面板目標(biāo)檢測(cè)算法

3.2.1 邊緣檢測(cè)

3.2.2 形態(tài)學(xué)操作

3.2.3 圖像裁剪

3.3 本章小結(jié)

第4章 汽車換擋面板自動(dòng)分類

4.1 汽車換檔面板圖像特征分析

4.2 汽車換擋面板圖像特征提取

4.3 圖像分類常用算法

4.3.1 KNN算法

4.3.2 SVM分類器

4.3.3 MLP分類器

4.4 實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果分析

4.4.1 實(shí)驗(yàn)過程

4.4.2 識(shí)別評(píng)價(jià)指標(biāo)

4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

4.5 本章小結(jié)

第5章 汽車換擋面板字符識(shí)別及缺陷檢測(cè)

5.1 汽車換擋面板字符缺陷特征分析與算法設(shè)計(jì)

5.2 字符區(qū)域的模板匹配

5.2.1 基于灰度值的模板匹配

5.2.2 基于相關(guān)性的模板匹配

5.2.3 基于形狀的模板匹配

5.2.4 創(chuàng)建字符區(qū)域形狀模板

5.3 汽車換擋面板字符提取

5.3.1 圖像仿射變換

5.3.2 定位字符區(qū)域

5.3.3 字符區(qū)域二值化

5.4 字符識(shí)別與缺陷檢測(cè)

5.4.1 Blob分析

5.4.2 缺陷檢測(cè)

5.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

5.5 本章小結(jié)

第6章 系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)與測(cè)試

6.1 檢測(cè)系統(tǒng)操作界面設(shè)計(jì)

6.2 實(shí)驗(yàn)測(cè)試

6.3 本章小結(jié)

第7章 總結(jié)與展望

7.1 總結(jié)

7.2 展望

參考文獻(xiàn)

致謝

攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目和成果

參考文獻(xiàn)

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