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圆与线段拟合算法研究及在视觉检测中的应用

圆与线段拟合算法研究及在视觉检测中的应用

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作者：韩鑫磊中原工学院

学位级别：硕士

机器视觉技术具有自动化、精度高、高效性、成本低等优点,广泛应用于工业制造、车辆驾驶、建筑工程等领域。视觉检测中,圆与线段是工件中最重要的特征之一,待拟合圆周和线段常出现残缺或者断裂,且图像中常出现各种干扰信息,这些都会影... 详细信息

机器视觉技术具有自动化、精度高、高效性、成本低等优点,广泛应用于工业制造、车辆驾驶、建筑工程等领域。视觉检测中,圆与线段是工件中最重要的特征之一,待拟合圆周和线段常出现残缺或者断裂,且图像中常出现各种干扰信息,这些都会影响到检测的精度和准确率。对于抗干扰且不受残缺影响的圆与线段拟合算法的研究可以极大地提高工业生产效率和降低检测成本,有利于现代制造业的自动化和智能化。针对多残缺多噪声圆周的拟合精度不佳的问题,提出了一种基于RANSAC的圆拟合算法。首先使用基于Scharr算子的Canny算法获得高质量的边缘分布图;再使用霍夫梯度法在边缘分布图中对目标圆弧进行粗定位,并提取包含目标圆弧的点集;然后使用RANSAC算法剔除点集中的异常数据,得到有效样本数据构成的待拟合圆周点集;最后采用LIN算法对待拟合圆周点集进行拟合,得出最终的圆周参数。该算法在椒盐噪声和曲线噪声抗干扰实验中表现优异,具有较强的抗干扰能力,成功应用到了螺纹孔圆周的检测,精度和实时性均可满足实际生产要求。为了解决手机主板生产中摄像头模组所用HTCC板脱离固定槽位所导致的HTCC板破裂以及后续零件安装不良等问题,提出了一种基于改进LSD的HTCC板错位检测算法。采用双边滤波代替LSD算法中所采用的高斯滤波以获得更好的线段拟合效果,提出改进映射关系且应用双线性插值的尺度缩放算法,消除图像的量化伪影,减少图像的失真,提出断线再连接算法以解决LSD算法存在的线段过分割问题,最后对基于改进LSD的HTCC板错位检测算法进行实现,可以准确检出产品中错位HTCC板的数量和位置。对HTCC板错位检测平台软硬件结构进行设计与实现。搭建了HTCC板错位检测硬件平台,完成了检测相机、镜头、光源的选型和计算,确定了视觉系统硬件安装方案和图像采集工作流程。设计了基于改进LSD的HTCC板错位检测软件,重点完成了基于Modbus TCP协议的报文设计,实现了工控机与PLC通信,完成了人机交互主界面设计、交互式参数智能设置等功能。本检测系统已经在某工厂实际应用,针对生产线上的每组产品进行检测,本错位检测方法的平均耗时在800ms以内,检测准确率在97%以上,与传统LSD算法相比,检测耗时至少减少了38%,准确率至少提高了21%,可以满足生产的实时性和准确性要求。

关键词： RANSAC 圆拟合 LSD算法错位检测机器视觉系统设计

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