工业视觉检测方法的研究

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1、摘要尽管基于图象的视觉检测系统已经在工业领域中有广泛的应用，但检测精度仍然受到诸多现实因素的影响。通用的方法是将实时获得的图片与一个预先选择好的模板图片进行点对点的比较。本论文采用了容差区域的方法取代了原有的模板图象法。这个容差区域是基于对图片的两个坐标值的计算面得出的，而不是像原有方法一样基于图片的整个区域计算得来。为了更好的保证检测系统的精度，人工神经网络用来剔除被检测零件图片中的干扰和不可控信息。同时，为了提高系统的效率，本文应用试验设计方法来选择最佳的神经网络训练数据。通过此方法获得该检测容差区域后，

2、实时图片的两个坐杯值将与之进行比较，如果该坐标值落在容差区域之内，则表示该图片中的零件为合格，反之，为不合格。实验表明，该方法的检测准确率高达95％。论文展示了三个工业实例，分别为标签印刷质量检测及两个汽车零件制造检测。关键词神经网络：工业视觉检测；容差区域；试验设计方法；田口方法北京工业大学【学硕七学位论文ABSTRACTAlthoughimage—basedinspectionhasbeenappliedtoawiderangeofindustrialapplications，inspectionaccu

3、racyremainsachallengingissueduetothecomplexityinvolvedinindustrialinspection．ThecommonmethodadoptedinindustryistOUSeatemplateimageasagoodimagetemplatetoinspecteachliveimageonapixel—by—pixelbasis．Inthisthesis，atolerancemethodispresentedtoreplacethetemplateim

4、agemethod．Thesaidtoleranceisformedbytwoindicescomputedfromanimage，insteadofusingthewholeimageforinspection．Toensureanaccuratetolerancezone，aNeuralNetworkmethodisusedtOtakeintoconsiderationthenoiseanduncertaintiesinthepartsunderinspection．Toimprovespeed，theO

5、rthogonalArraysareadoptedtoselectaminimumnumberofthesampleimagesneededfortraining．Onceatolerancezoneisobtained，aliveimageisinspectedagainstit．Iftheindicesfallinsidethetolerancezone，itisregardedasgood，otherwisefaulty．Theinspectionaccuracyachievedwas95％．Three

6、examplesaregiven，oneforlabelinspectionandtheothertwoforautopartinspection．KeywordsNeuralNetworks；ImageVisualInspection；ToleranceZone；DesignofExperiments．II．独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或

7、其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名塑关于论文使用授权的说明日期；丝!!i本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即；学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅：学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵守此规定)、日期：Z—卵—3．ZY第1章绪论1．1课题背景作为一项已经被广泛应用的技术，计算机视觉技术吸引了更多的注意力将其发展并改进后应用于

8、不同的工业领域。目前，计算机视觉技术已经被应用于航空、航天技术，生物医学工程，工业工程，军事公安，以及文化艺术等领域【l】。更为重要的是，该技术已经成为制造过程中一个不可缺少的因素，例如，组装、测量以及实时视觉检测系统。如今己经很难找到任何工厂尚未将该技术应用于检测、定位、测量或产品分类等。机器视觉是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等。机器视觉是一种很有发展前途的新型技术，它用视