柴油機油泵鎖緊墊片監(jiān)控系統(tǒng)中目標圖像辨識技術的研究.pdf

1、數(shù)字圖像處理是現(xiàn)代工業(yè)中廣泛應用的技術之一，目標圖像辨識技術作為數(shù)字圖像處理中的一個新興研究方向，在工業(yè)質量監(jiān)控系統(tǒng)中有著廣泛的應用前景。 此前，有很多人做過這方面的相關研究，但是大部分工作都局限于背景簡單且目標圖像與背景反差較大的場合。但是在實際的工業(yè)生產(chǎn)中，往往存在著背景復雜，目標圖像形狀不規(guī)則，且目標圖像顏色和背景相似的情況。在這種情況下，上述的方法不能有效地實現(xiàn)目標圖像的辨識和判斷。 針對這一情況本文進行了一定的

2、研究探討。本文中，目標圖像辨識技術的應用實例是柴油機油泵鎖緊墊片的安裝檢測系統(tǒng)。在這一應用實例中明顯存在著上述的背景復雜，且目標圖像與背景相似的情況。對此，本文首先對原始圖像進行拉普拉斯空間銳化處理，突出了圖像的細節(jié)和邊緣。再利用模版匹配技術在原圖像的范圍內(nèi)找出待測工件基體圖像，然后對找出的待測工件圖像進行校正裁減、二值化處理、形態(tài)學處理等一系列手段，突出待辨識的目標圖像的特征，最后通過統(tǒng)計目標圖像中白色像素點的方法，判斷工件是否正確安

3、裝。 由于目標圖像與背景顏色及其相似的問題，待測鎖緊墊片的一側邊緣很難提取。為了解決這一問題，本文設計了能在待測工件表面產(chǎn)生穩(wěn)定反光帶的照明環(huán)境，利用目標圖像的反光帶作為圖像辨識的重要特征，達到準確判斷鎖緊墊片是否正確安裝的目的。 在模板匹配技術是本文著重研究的技術，本文利用目前較新的Harris探測算法，通過計算每個像素點周圍像素點之間的灰度變化值來確定特征點，然后提取出特征點加以保存，這樣就減少了模板匹配中圖像的信息

4、冗余，從而減少了模板匹配時間。 在模板匹配過程中，本文還嘗試一種新的方法——Zernike矩算法。先計算出像素點的Zernike矩，再以Zernike矩的模的形式進行模板匹配。由于圖像發(fā)生角度旋轉時，它的Zernike矩只有相位的移動，模保持不變，所以利用Zernike矩可以實現(xiàn)待測工件基體在不同的角度下的模板匹配。 現(xiàn)場的實驗結果證明，通過綜合應用本文所研究的目標圖像辨識技術，可以可靠的實現(xiàn)裝配質量在線監(jiān)測。本文的研究