基于机器视觉的换向器表面质量自动化检测方法研究样本.doc
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1、毕 业 论 文题 目: 基于机器视觉换向器表面质量(麻点)自动化检测办法研究 作 者: M L P 毕业届期: 2 0 1 1 届 指引教师: 院 系: 交通与工程系 专 业: 交 通 运 输 5月15日目录摘要2第一章 绪论31.1选题目及意义31.2实验方案31.3文章内容构造4第二章 数字化图像基本62.1 图像数学模型62.2 彩色图像72.2.1加权平均法72.3 灰度图像72.3.1 灰度直方图82.4 二值图像92.4.1 灰度图像二值化92.5 本章小结10第三章 霍夫变换113.1霍夫变换基本原理113.2 极坐标形式表达霍夫变换133.3 霍夫变换原理应用办法153.3.1
2、 算法原理153.4 总结17第四章 图像采集及几何校正184.1图像采集184.2 图像几何校正184.2.1 图像几何校正基本知识194.2.2 图像旋转校正194.2.3图像裁剪224.3 本章总结23第五章 图像分割245.1基于阈值图像分割245.2 连通域标记及面积计算255.3 本章小结26第六章 图像边沿检测与实验成果276.1换向片边沿检测与标记276.2 检测成果计算296.2.1图像单位距离计算296.2.2 麻点实际面积计算296.3 本章小结30第七章 结论317.1本论文所获得成果317.2展望31参照文献33道谢34附录35基于机器视觉换向器表面质量(麻点)自动化
3、检测办法研究摘要换向片作为直流电机核心部件,其表面质量好坏直接影响到电机运营性能。换向片表面麻点存在,会使电刷和换向器接触稳定性受到破坏,加大电刷与换向器接触面火花和电弧产生倾向,严重影响电机运营稳定性和使用寿命。然而当前国内对换向片表面质量检测仍旧停留在人工检测阶段,技术落后,效率低,工作强度大。依照权威期刊数据库检索成果可知,国内尚无此方面研究成果。论文将机器视觉技术应用于换向片表面质量检测,通过计算换向片表面麻点面积来实现。采用基于阈值图像分割技术提取出麻点图像,对其进行标记和连通域面积计算;针对换向片边沿轮廓形状特性,应用上边沿检测和霍夫变换办法,标记换向片上下边沿并计算两条边沿线间距
4、离,然后根据其实际距离可推算出麻点面积。论文初次应用了机器视觉技术来检测换向片表面质量。用matlab语言进行编程实验,仿真成果良好,表白文中提出办法是有效可行。不但成功地解决了换向器表面质量检测问题,同步对其她产品上同类问题解决具备一定借鉴意义。 核心词: 换向器表面质量 边沿检测 阈值分割 麻点 霍夫变换第一章 绪论1.1选题目及意义换向片作为直流电机核心部件,其状态好坏直接影响到电机运营性能。换向片对电机性能影响重要取决于在一定条件下相对电刷高速滑动时电接触行为。在电刷和换向器接触面上,如果可以实现均匀、平滑接触,就能实现平稳换向;但因表面麻点存在,电刷和换向器接触稳定性受到破坏,加大电
5、刷与换向器接触面火花和电弧产生倾向,严重影响电机运营稳定性和使用寿命。因此无论是电机生产还是使用中,换向片质量检测都是很核心。特别是对某些交通工具原动机而言,这一点显得尤为重要。而当前对电机换向片表面质量检测以人为定期检测为主,技术落后,效率低,工作强度大。依照权威期刊数据库检索成果可知,国内尚无此方面研究成果。因此本文将机器视觉检测办法用于换向片表面麻点检测。运用机器视觉进行检测不但可以排除主观因素干扰,减少劳动强度,提高生产效率,对这些指标进行定量描述,对缺陷形态、类型进行鉴别和记录,具备人工检测所无法比拟优越性。1.2实验方案1)用照相机或是其她设备采集图像,将电机换向器表面信息以数码照
6、片形式传递给计算机。 2)对图像进行初步判断分析,挑选质量较高,可以反映换向器实际状况照片进行灰度解决。3)对图片进行裁剪,滤除图像背景等不必要干扰信息,以减少图像解决难度。4)依照图像灰度直方图,选取合理阈值进行二值化,提取出麻点图像,并对其进行标记和连通域面积计算。5)选取合理阈值进行二值化,得到换向片边沿分割图像,应用上边沿检测和霍夫变换办法标记其上下边沿线,并计算上下边沿线间距离。6)依照连通域面积和换向片上下边实际宽度换算出麻点面积。实验流程如图1-1所示。以上各过程均已在matlab7.6.0环境中进行仿真,得到了比较好效果,仿真成果表白该办法是有效可行。1.3文章内容构造第一章简
7、介了本文选题背景、目及意义,概述了本文重要内容及构造,对文章中所涉及到实验进行简介。第二章对数字图像解决技术作了全面概述,简介了数字图像解决概念和发展,对数字图像各种基本知识、基本概念进行理解说。第三章对霍夫变换数学原理进行了详细解说。第四章以图像几何校正为主,对实验中所涉及到图片裁剪、旋转基本原理进行解说,是图像后续解决基本。第五章采用基于阈值图像分割办法对换向片麻点图像进行提取。通过实验理解了在基于阈值图像分割中,阈值选用对分割成果影响。第六章用上边沿检测和霍夫变换办法,标记出了换向片边沿信息,并由此结合换向片实际宽度,求解出了麻点实际面积大小。第七章对全文作了总结,提出了文中采用办法存在
8、问题和需改进之处。 图1-1 实验流程第二章 数字化图像基本数字图像解决英文名称是“Digital Image Processing”。所谓数字图像解决就是运用计算机或者其数字硬件,对从图像信息转换得来电信号进行某些数学运算,以提高图像实用性。数字图像解决技术解决精度比较高,并且还可以通过改进解决软件来优化解决效果。它是在遥感和生物医学图片分析两项应用技术基本上开拓出来新领域。这项技术最早浮现于50年代,当时数字计算机己经发展到一定水平,人们开始运用计算机来解决图形和图像信息。70年代末以来,由于数字技术和微机技术迅猛发展,给图像解决提供了先进技术手段,图像解决技术也就由信息解决、自动控制系统
9、理论、计算机科学、数据通信、电视技术等学科中脱颖而出,成长为旨在研究图像信息获取、传播、存储、变换、显示、理解与综合运用一门崭新学科问。随着图像解决技术基本理论发展,具备数据量大、运算速度快、算法严密、可靠性强、集成度高、智能性强等特点各种图文系统在国民经济各部门得到广泛应用,并在逐渐进一步社会各个方面。2.1 图像数学模型 在计算机中,图像像素灰度值用整数表达,如图,一副M * N个像素数字图像,其像素灰度值可以用M行、N列矩阵F(i ,j) 表达: 图2-1 这样,就可以直接对图像矩阵进行数学运算,来实现数字图像解决。2.2 彩色图像 自然界常用光,都可由红(R)、绿(G)、蓝(B)三种颜
10、色光按不同比例相配而成,这就是色度学中三基色原理。 将由红、绿、蓝这三种基色构成颜色模型称为RGB颜色空间。如图2-2所示,以三维矩阵将RGB图像存储,图像中每个像素点颜色由R、G、B三种分量决定,而每个分量有255个也许取值。这样每个像素点可以有1600多万(255*255*255)种变化范畴 。因此,在图像解决中普通将彩色图像转换为灰度图像进行解决。图像灰度化解决惯用有三种办法:加权平均法、平均值法和最大值法。普通以加权平均法为主。 图 2-22.2.1加权平均法依照重要性和其她指标,将R、G、B三个分量以不同权值进行加权平均。由于人眼对绿色敏感度最高,加权值为0.59;对蓝色敏感度最低,
11、加权值为0.11;因而,可以用式2.1对三分量进行加权平均得到较合理灰度图像。F(i ,j) = 0.30R(i ,j)+0.59G(i ,j)+0.11B(i ,j) (2.1) 式中F(i,j)为得到灰度图像矩阵;R(i,j),G(i,j),B(i,j)分别为彩色图像三维矩阵中红色、绿色和蓝色分量所相应矩阵。 2.3 灰度图像 在灰度图像中,像素灰度级用8位表达,因此每个像素都是介于黑色和白色之间256(=256)种灰度中一种,灰度图像只有灰度颜色而没有彩色。如图2-3所示,每一数字都表达与其相相应像素点灰度级。图2-32.3.1 灰度直方图图像直方图是图像重要记录特性,是表达数字图像中每
12、一灰度级与该灰度级浮现频数间记录关系,即图像中某一灰度级像素数目。灰度直方图定义为: P()= (k = 0,1,2L-1)(2.2)式中:N为一幅图像总像素数;为第k级灰度像素数;为第k级个灰度级;L为灰度级数;P()为该灰度级浮现相对频数。灰度值 图2-4 图像直方图直方图用横坐标轴代表灰度值,纵坐标代表像素数(产生概率、对整个画面上像素数比率),如图2-4所示。(a)灰度值集中在较暗区域(b)灰度值集中在较亮区域01r01r图2-5图像灰度分布概率密度函数图2-5(a)和(b)为两个相相应灰度密度分布函数。图2-5(a)大多数像素灰度值分布在较暗区域,因此此图像整体较暗;而图2-5(b)
13、图像像素值集中在亮区,此副图像整体较亮。2.4 二值图像二值图像每个像素不是黑就是白,其像素灰度值没有中间过渡。二值图像中每个像素值只能是0或1,如图2-5所示,是一副二值图像数学表达。 图2-6 二值图像2.4.1 灰度图像二值化图像二值化就是将图像上像素点灰度值设为0或255,使整幅图呈现出明显黑白效果。图像二值化有助于图像进一步解决,使图像变得简朴,数据量减小,能凸显出感兴趣目的轮廓。二值化作为一种图像分割技术,由于其再工程应用中发挥着重要作用,长期以来吸引了大量工程技术人员对其进行研究。二值化办法普通分为两类:全局二值化算法和局部二值化算法,全局二值化算法,选取单一阈值,该阈值对全局合
14、用。局部二值化算法,则是依照局部信息选取一种阈值,该阈值对局部合用。 设一副灰度图像,通过二值化将其转化为二值图像,运算办法如下:1 =0 其她 或 (2.3)1 =0 2.5 本章小结 本章简介了数字化图像技术某些基本知识。一方面简朴简介了数字化图像技术及其发展历史,接着分别解说了彩色图像、灰度图像、二值图像数学模型;以加权平均法为主解说了彩色图像灰度化解决办法;简介了灰度直方图和灰度图像二值化办法。通过本章可以使咱们对图像数字化技术有浅薄结识,理解图像数字化基本原理。第三章 霍夫变换 霍夫变换是一种线描述办法,它可以将图像空间中用直角坐标表达直线变换为极坐标空间中点。普通将霍夫变换称为线点
15、变换。霍夫变换提取直线重要长处是受直线中间隙和噪声影响较小。本章将详细解说霍夫变换基本原理。3.1霍夫变换基本原理xymbm0b0图像空间霍夫空间图3-1图像空间中一条线相应霍夫空间中一种点 将由直线斜率m和直线与y轴截距b分别为横坐标轴和纵坐标轴构成直角坐标系称为霍夫空间,在霍夫空间中纵坐标b与横坐标m关系表达为: (3.1)如图3-1所示,直线都可用函数来表达,每条直线和都是唯一,因此,图像空间中一条直线在霍夫空间中相应一种点。假设在图像空间中一簇直线相交于一点(), 用公式来做霍夫空间相应图像。由于过一点可以作无数条直线,因此可以以为是持续变化,这样可以做出一条直线,如图3-2右图所示。
16、因而图像空间中一点相应霍夫空间中一条直线。xymbx0b0图像空间霍夫空间图3-2 图像空间中一种点相应Hough空间中一条直线y0如图3-3所示,图像空间中两点在霍夫空间表达为两条相交直线,而两条直线交点表达是图像空间中过给定两点直线。图像空间图3-3 由公式 可以求出各点在霍夫空间相应直线如下:(1,0) - b= -m (1,1) - b=-m+1 (2,1)-b=-2m+1 (3,2)-b=-3m+2 (3-2) (4,1)-b=-4m+1由以上公式可以作出各个直线 图 3-4 图3-4霍夫空间中直线为图3-3图像空间中各点在霍夫空间中表达,其中有两点分别由三条直线相交构成,由式3.2
17、不难判断出,这两个点分别是通过点(1,1),(2,1),(4,1)直线和通过点(1,0),(2,1),(3,2)直线在霍夫空间中表达。由以上判断可以得出这样结论:在图像空间中如果有N个点排列在同始终线上,则这N个点在霍夫空间中相相应直线汇交于一点。在霍夫空间中汇交于一点直线条数越多,则在图像空间中排在同始终线上点数目越多。以上是霍夫变换基本原理,但是尚有一种问题存在,当图像空间中直线为垂直于X轴直线时,,没有办法用来表达,因此考虑到了用极坐标形式来表达直线。3.2 极坐标形式表达霍夫变换 图3-5 极坐标表达直线在图3-5中: (3-3) 因此可以得出垂线斜率为 (3.4) 原直线斜率为 (3
18、.5) 在原直线上任意一点斜率咱们可以表达为: (3.6) 结合式3.5可以得出: (3.7) 通过上式结合图3-5可以得出:只空间中N个点满足都满足,则这N个点在同始终线上,并且这条直线由来拟定。 对于垂线,可以用极坐标表达为 x = r 图 3-6通过以上结论,应用霍夫原理,可以将图像空间中点映射为空间中正弦曲线。如图3-7所示:Xy图 3-7 而图像空间中共线点所相应直线值正是空间中两条正弦曲线交点。3.3 霍夫变换原理应用办法前面两节重要简介了霍夫变换基本原理和霍夫变换极坐标表达形式。本节将举例解说用霍夫变换原理检测换向片边沿直线办法。将图像空间中检测直线问题转化为在极坐标参数空间中找
19、通过点最多正弦曲线数问题。在极坐标空间中,通过某一点正弦曲线数目越多,则在图像空间中这一值所相应直线上点数目越多。对每一点上通过正弦曲线数目做记录,然后由多到少进行检索,依照需要,保存前N条直线信息。3.3.1 算法原理一方面将值进行离散化解决,然后裔入。例如:-90,-89.5,-80,-79.5或是-90,-80,-70等。如图3-8所示,图像空间中几种点,用霍夫变换原理找出图像中在同始终线上点。 图 3-8 1.一方面选取值,在本例中选取=-45,0,45,90 2.点坐标(x,y)值分别代入可以得出: (x,y)-4504590(2,0)1.421.40(1,1)011.41(2,1)
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