(1)应用于图像识别:图像识别本质上就是利用机器视觉对图像信息进行处理研究与分析,图像识别的应用之中最典型的就是二维码的识别,通过机器视觉在图像识别上的作用,可以用一张小小的二维码存储大量的信息,给本文的生活带来了极大的便利,拓展了信息空间的同时还大大提升了读取信息的效率。
(2)应用于图像检测:传统的基于人工识别的检测手段,不仅识别度很低而且不稳定,依赖于个人的经验且无法长时间检测,这种模式在现代工业化生产之中是阻碍生产效率进步的一大瓶颈。因此在图像检测方面,机器视觉也有着广泛的应用,例如在生产线上的产品缺陷检测,印刷部门的成像质量检测等等。
(3)应用于物体的识别分类:在建立好正确的识别模型的基础上,机器视觉的方法能够快速准确的识别物体的种类,进过多次识别的积累,识别模型还能变得更加智能准确率更加高。
(4)应用于视觉定位与几何测距:机器视觉在定位与测距方面有着以下几个优点,非接触式测量,识别准确度高,识别速度快。综合以上几个优点可以得出机器视觉技术在自动化控制领域能够充分发挥作用,大大的提升控制程序的准确度与效率。例如在要求高精度的半导体产业已经利用机器视觉技术实现了很高自动化程度。同时在本文研究的课题中,就是利用的视觉识别特征带坐标的算法,得到所需要的几何尺寸,在不接触工件的条件下利用视觉传感信息高效求解。
1.4本文研究的主要内容
本文的课题名称为基于视觉的窄间隙坡口识别,所要完成的任务即为利用视觉传感的手段来识别窄间隙坡口,识别坡口的任务,也就是利用获得的视觉传感信息来得到窄间隙坡口的几何形状。传统的基于被动光的视觉识别手段只能应用于施焊作业时,本文提出的基于主动光的视觉识别技术能够在焊道施焊和平时弧光的这种情况下都能识别坡口形状,为此本问做了如下几个层次的研究:
(1)根据实际情况建立了一套能够对I型窄间隙坡口做出有效识别的单目视觉实验系统,包含了视觉传感模块,机械夹持模块与图像处理模块一共三个模块。
(2)根据计算机视觉体系中的各个坐标系之间的数学关系,推导了从世界坐标系到摄像机坐标系再到成像坐标系与图像位置坐标系的几何变换矩阵,得出了基于11个自由度的广适应性的摄像机模型的数学表达式。
(3)根据实际实验情况,对视觉识别实验系统之中的设备放置位置做出特殊的约束,保证实验流程简化的同时还减少了实验系统对应的摄像机模型的自由度,最终推导出以成像图像像素坐标为参数的刻画窄间隙焊坡口表面形貌的数学模型。
(4)基于视觉传感系统得到的激光条纹在坡口表面的图像,提出一种包含视觉标定,阈值分割,面积滤波去噪,特征点提取的图像处理算法,以较低的误差识别出坡口的几何尺寸,并根据求解出的几何尺寸对原窄间隙焊坡口表面进行三维复现。
第二章视觉识别实验系统
2.1引言
视觉识别实验系统的搭建是成功进行视觉别识的前提,也是获得视觉传感信息进而对数据处理建模得到坡口几何形貌信息的基础。本文通过搭建包含视觉传感模块、机械定位与移动模块、数据分析处理模块这三大模块在内的视觉识别实验系统,能够实现视觉信息的采集与处理,为下文的数学模型搭建打下了数据的基础。
基于视觉的窄间隙焊坡口识别+源代码(4):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_203847.html