利用高速相机实现的纸病在线检测系统
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现代纸张生产过程越来越高速化、自动化,纸病的人工检测已无法满足精确高效的要求。本课题主要利用高速相机实现纸病信息的在线检测,实现了对褶皱、裂口、孔洞、污点等纸病所在的位置和损坏程度的统计和标识,并分析其产生的原因,便于从根本上避免纸病的产生。从整体上阐述了利用高速相机实现的纸病在线检测系统的原理和功能。通过对系统性能要求的研究,选取合适的光源、相机、采集卡、编码器等硬件设备,并设计了最佳的照明方案、编码器去噪电路及检测系统的机械构造图。利用灰度分割、边缘检测和分形维数相结合的方法实现了对纸病种类的判断和纸病信息的提取。通过对纸病灰度值的分析和统计,寻找出纸病灰度与背景灰度间的差异。采用动态阈值分割法对孔洞、污点和裂口纸病进行判断,并将这两种纸病对应像素点的灰度值置为整幅图像的均值。通过计算Roberts算子边缘检测后的像素点个数,对褶皱纸病进行判断。利用边界跟踪法处理分割后得到的二值图像,得出纸病的位置、面积和最小外接矩形,依据盒维数值判断出纸病类型,并对这些纸病信息进行保存。设计了Visual C++平台下具有系统登录、参数设置、历时查询等功能的软件界面,从相机、编码器、采集卡等各个部分组合的角度对系统进行了整体调试。验证了检测算法的处理效果。结果表明:本检测算法能够有效的识别出纸病信息,对改善工人劳动条件有很重要的意义。
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
1 绪论 | 第10-14页 |
1.1 课题背景及研究意义 | 第10页 |
1.2 国内外研究动态及水平 | 第10-12页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第12页 |
1.3 论文主要内容和结构安排 | 第12-14页 |
2 纸病检测系统的总体概述 | 第14-19页 |
2.1 高速相机在机器视觉中的应用 | 第14页 |
2.2 常见纸病 | 第14-16页 |
2.3 系统构成 | 第16-18页 |
2.3.1 纸病检测原理 | 第16-17页 |
2.3.2 系统功能 | 第17页 |
2.3.3 软件工具 | 第17-18页 |
2.4 本章小结 | 第18-19页 |
3 纸病检测系统的外围设计 | 第19-33页 |
3.1 照明系统 | 第19-22页 |
3.1.1 主要光源类型 | 第19页 |
3.1.2 照明方案 | 第19-20页 |
3.1.3 光源的选择 | 第20-22页 |
3.2 采集系统 | 第22-30页 |
3.2.1 相机的选取 | 第22-24页 |
3.2.2 镜头的选取 | 第24-26页 |
3.2.3 采集卡的选取 | 第26-27页 |
3.2.4 编码器的选取 | 第27-30页 |
3.3 其他部件的设计 | 第30-32页 |
3.4 本章小结 | 第32-33页 |
4 纸病检测算法研究 | 第33-51页 |
4.1 图像处理流程 | 第33-34页 |
4.2 分形理论 | 第34-38页 |
4.2.1 分形维数 | 第35-36页 |
4.2.2 分形维数在图像处理中的应用 | 第36-38页 |
4.3 图像的去噪处理 | 第38-41页 |
4.3.1 常用空域滤波方法 | 第39-40页 |
4.3.2 系统使用的去噪方法 | 第40-41页 |
4.4 图像分割 | 第41-48页 |
4.4.1 基于阈值的分割 | 第41-44页 |
4.4.2 轮廓提取 | 第44-48页 |
4.5 本系统纸病识别算法 | 第48-49页 |
4.6 本章小结 | 第49-51页 |
5 软件设计和系统调试 | 第51-61页 |
5.1 系统界面部分设计 | 第51-55页 |
5.1.1 用户登录管理 | 第51-52页 |
5.1.2 系统主界面 | 第52-53页 |
5.1.3 参数设置 | 第53-54页 |
5.1.4 历史查询和系统调试 | 第54-55页 |
5.2 系统整体调试 | 第55-60页 |
5.2.1 相机平场校正 | 第55-57页 |
5.2.2 编码器的安装 | 第57-58页 |
5.2.3 采集卡的设置 | 第58-59页 |
5.2.4 检测结果分析 | 第59-60页 |
5.3 本章小结 | 第60-61页 |
6 结论与展望 | 第61-62页 |
6.1 主要工作总结 | 第61页 |
6.2 研究展望 | 第61-62页 |
致谢 | 第62-63页 |
参考文献 | 第63-67页 |
攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第67-68页 |
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