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IC載帶尺寸的在線測量 2023-05-08 16:35:16
????? 工業(yè)在線尺寸測量是機(jī)器視覺系統(tǒng)應(yīng)用的一個(gè)主要發(fā)展方向,運(yùn)動檢測和邊緣檢測是其中兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù),運(yùn)動檢測常采取差分算法,邊緣檢測使用梯度閾值判斷的算法。在線尺寸測量要求能快速準(zhǔn)確地檢測出大量運(yùn)動對象的尺寸特征,這些常用算法不能很好地處理精準(zhǔn)度上的要求,并且對系統(tǒng)資源的消耗過大。工業(yè)在線尺寸測量有它獨(dú)特的特點(diǎn):被測對象的運(yùn)動軌跡簡單統(tǒng)一,數(shù)量眾多但形狀相同,測試背景穩(wěn)定,測量精度和實(shí)時(shí)性要求高。因此,運(yùn)動檢測上,不需要太復(fù)雜的算法分離運(yùn)動物體,但追求對運(yùn)動物體的實(shí)時(shí)定位;邊緣檢測要求在短時(shí)間內(nèi)對被測邊緣定位準(zhǔn)確,通過對幾個(gè)已定位邊緣的空間坐標(biāo)計(jì)算得到所需要的尺寸數(shù)值。所有這些工作能否達(dá)到實(shí)時(shí)性也是一個(gè)非常重要的評估點(diǎn)。 ??? 本文通過設(shè)計(jì)和改裝一個(gè)生產(chǎn)線在線檢測系統(tǒng)的項(xiàng)目過程,介紹了項(xiàng)目的背景要求,挑選了關(guān)鍵組成硬件的參數(shù)。對運(yùn)動檢測,分析了在項(xiàng)目要求下是否使用一些復(fù)雜算法,最終設(shè)計(jì)了一個(gè)適合工業(yè)用的簡單方法,利用一些外部計(jì)數(shù)編碼器實(shí)行對被測物體的運(yùn)動檢測,并使用一種精密機(jī)械部件協(xié)助系統(tǒng)增加了對運(yùn)動物體定位的準(zhǔn)確性。 ??? 本文的重點(diǎn)是設(shè)計(jì)了一個(gè)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的邊緣檢測算子,能夠克服一些噪音的影響,通過對圖像總體和局部分析相結(jié)合找到邊緣區(qū)域,并使用一種最佳投票法最終確定接近真實(shí)邊緣的坐標(biāo)。之后,對整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行在線測量調(diào)試,改進(jìn)了達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)測的方法,通過和人工檢測結(jié)果的比較確定了機(jī)器視覺系統(tǒng)的先進(jìn)性和實(shí)用性。最后得到在使用機(jī)器在線測試方法后對生產(chǎn)的提高的數(shù)據(jù)支持。

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IC載帶尺寸的在線測量

????? 工業(yè)在線尺寸測量是機(jī)器視覺系統(tǒng)應(yīng)用的一個(gè)主要發(fā)展方向,運(yùn)動檢測和邊緣檢測是其中兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù),運(yùn)動檢測常采取差分算法,邊緣檢測使用梯度閾值判斷的算法。在線尺寸測量要求能快速準(zhǔn)確地檢測出大量運(yùn)動對象的尺寸特征,這些常用算法不能很好地處理精準(zhǔn)度上的要求,并且對系統(tǒng)資源的消耗過大。工業(yè)在線尺寸測量有它獨(dú)特的特點(diǎn):被測對象的運(yùn)動軌跡簡單統(tǒng)一,數(shù)量眾多但形狀相同,測試背景穩(wěn)定,測量精度和實(shí)時(shí)性要求高。因此,運(yùn)動檢測上,不需要太復(fù)雜的算法分離運(yùn)動物體,但追求對運(yùn)動物體的實(shí)時(shí)定位;邊緣檢測要求在短時(shí)間內(nèi)對被測邊緣定位準(zhǔn)確,通過對幾個(gè)已定位邊緣的空間坐標(biāo)計(jì)算得到所需要的尺寸數(shù)值。所有這些工作能否達(dá)到實(shí)時(shí)性也是一個(gè)非常重要的評估點(diǎn)。 ??? 本文通過設(shè)計(jì)和改裝一個(gè)生產(chǎn)線在線檢測系統(tǒng)的項(xiàng)目過程,介紹了項(xiàng)目的背景要求,挑選了關(guān)鍵組成硬件的參數(shù)。對運(yùn)動檢測,分析了在項(xiàng)目要求下是否使用一些復(fù)雜算法,最終設(shè)計(jì)了一個(gè)適合工業(yè)用的簡單方法,利用一些外部計(jì)數(shù)編碼器實(shí)行對被測物體的運(yùn)動檢測,并使用一種精密機(jī)械部件協(xié)助系統(tǒng)增加了對運(yùn)動物體定位的準(zhǔn)確性。 ??? 本文的重點(diǎn)是設(shè)計(jì)了一個(gè)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的邊緣檢測算子,能夠克服一些噪音的影響,通過對圖像總體和局部分析相結(jié)合找到邊緣區(qū)域,并使用一種最佳投票法最終確定接近真實(shí)邊緣的坐標(biāo)。之后,對整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行在線測量調(diào)試,改進(jìn)了達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)測的方法,通過和人工檢測結(jié)果的比較確定了機(jī)器視覺系統(tǒng)的先進(jìn)性和實(shí)用性。最后得到在使用機(jī)器在線測試方法后對生產(chǎn)的提高的數(shù)據(jù)支持。
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