原文传递
基于机器视觉的生产线钢板在线识别与统计
| 论文题名： | 基于机器视觉的生产线钢板在线识别与统计 |
| 关键词： | 机器视觉;图像处理;船厂钢板;在线识别;生产线 |
| 摘要： | 机器视觉识别技术在工程实践中具有效率高、精度大、非接触性和在线实时性等特点。这些特点不仅对优化生产的柔性和自动化程度有显著的作用，而且是实现现代非人工集成制造技术的基础。本文在研究了机器视觉在现代生产线上的应用的基础上，更深一步的分析了机器视觉技术在船厂生产线钢板识别上的应用，针对现阶段船厂普遍利用人力识别钢板型号造成的识别精度不足，识别速度不够等问题，设计了一种基于机器视觉的船厂钢板在线识别与统计系统。 本文综合了机器视觉、图像并行处理、模式识别等技术，结合船厂现场实际需求完成了系统总体方案设计及CCD相机、CCD镜头、光源以及光电开关等硬件设备的选型。针对图像传输速度不足、图像失真的问题，设计了一种基于FPGA的高速实时图像采集传输系统，利用其完成摄像机和PC的通讯。在6.0VisualC++环境下，结合开源的图像处理库OpenCV，通过中值滤波，数学形态学处理，边缘提取，阈值分割等算法，提取钢板的特征信息，并对提取出边缘后的图像进行模板匹配，从而识别出船厂钢板的具体型号。最后建立了Access数据库，数据库可以统计经过传输线钢板的型号、个数以及时间，然后把识别出来的型号分类打印出表格，实现了钢板在线生产线上的自动识别、统计数量、以及自动分类。 本识别系统能实现对生产过程中必须的钢板特征信息的提取，提高了船厂对钢板的识别效率，克服人工识别和人工分类所带来的各种弊端，机器视觉在船厂钢板生产线上的应用具有重要的实际意义。 |
| 作者： | 王志宇 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 彭秀艳 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
