基于机器视觉的块状工件方位识别研究

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3、状工件摆放方位地在线自动识别，以取代目前人工地检测方式。在对工件进行封装或包装之前，需要先识别它的摆放方位，然后将处于不同方位的工件调整为一致的方位，从而进入下一步工序的操作。本文提出了运用激光视觉三维测量技术来获取工件的三维形状特征。通过提取投射到工件表面的激光光迹信息，可得到工件在不同观察面内的三维轮廓信息，从而将对工件方位识别问题转换为对光迹曲线形状识别问题。这样不仅可以大大减少在图像匹配识别过程中需要处理的数据量，而且识别率更高，速度也更快。在对光迹曲线进行识别之前，需要对图像进行滤波以抑制散斑噪声，同时还需将光迹进行细化处理以获取曲线的骨架信息。为此，本

4、文分别给出了一种快速滤波算法和光迹曲线细化算法。考虑到工件在产线上不可避免会出现平移或偏移的情况，因此，还需要将交叉的光迹曲线进行分离，分别细化后再进行配准与识别。在匹配算法方面，定义了两种新的距离测度，分别作为粗匹配和精确匹配的误差评价函数；在识别准确性方面，提出了一种基于注意度的模板相似性测度的分类方法来实现对曲线形状的精确识别。识别软件采用VisualC++6.0编写，将课题研究的算法应用到相关生产企业工件方位识别系统当中，系统的识别正确率高，速度快，对工件的角度偏移和平移不敏感；当工件摆放的角度偏移在15之内，平移距离在10mm之内时识别正确率达到1

5、00%，平均识别时间为14.45ms/块，较好地满足了生产线上的实时在线检测要求。关键词：机器视觉；图像配准；形状识别；注意度矩阵；距离测度IIABSTRACTIntoday'sworld,thecompetitionbetweenthemanufacturingindustrybecomeincreasinglyfierce,alongwiththeincreasingmanuallaborcosts,high-qualityproducts,andtheexpandingproportionofautomationsystems,sothemanufactur

6、ers’needsforautomateddetectionsystemaremoreandmoreurgent.Consideringtheneedsforautomatedsortingandpackagingsystems,thethesisresearchedonmachinevisiontechnologywhichwasusedtoidentifytheorientationoftheworkpieceonlineandautomatically,soastoreplacethemanualdetectionmode.Whentheworkpieces

7、aretransferedonline,theirplacingpositionsmustbeidentifiedinreal-time,thenadjustedtothesamepositionandenteringthenextstepoftheinstallation.Thethesisproposedtousethree-dimensionalmeasurementtechnologybasedonlaservisiontocapturethree-dimensionalshapefeaturesoftheworkpiece.Byextractingthe

8、laser