附录 18

致谢 22

基于机器视觉的DLP投影仪图像品质检测引言

在工业领域中，产品的质量检测环节是工厂生产环节中的重中之重。在产品的生产中，产品的品质测试既包括外观检测，还包括功能测试。通过观察发现，多数测试人员评估图像品质的作业多数为机械化操作，并且多数测试图像需要测试人员依靠肉眼来判断其品质。然而，图像的品质若仅仅依靠肉眼判断，长此以往就会出现以下问题：一是，由于投影仪产生的亮度长时间直视会对人眼造成伤害、易产生疲劳从而导致测试人员的失误。二是，测试人员在某些测试项目当中出现对图像品质的规格把握不准，因而同样会出现误判的情况。

一般来讲，生产车间内种种测试环节均可通过机器的智能检测来完成任务需要，但由于受测试方案以及测试设备的制约，目前绝大多数国内投影仪生产厂商在产品品质检测环节并未实现自动化、智能化。产生这一状况的原因分为以下两点：

(1) 投影机品质的特殊测试需求；

(2) 测试设备供应商未能针对这种特定的需求产出相应的自动化测试方案。

因此，在研究DLP投影仪品质自动化检测方案中，研究投影仪的原理以及机器视觉两个方面是必须深入的环节。

DLP为光学器件Digital Light Processor的缩写，可翻译为数字光处理器。它是美国（TI）德州仪器公司以数字微镜DMD芯片组成的成像器件，通过改变反射光的有无实现投射高清晰图像的成像技术。

机器视觉是利用电子器械代替人眼来对产品进行做测量和判别的一种方法。机器视觉系统通过将图像摄取装置将被目标物体转换成数字图像信号，传送给特殊的图像处理系统，从而得到靶向目标的特征消息，并根据亮度、颜色分布和像素分布等信息，转化为数字信号；图像处理系统通过将这些信号进行复杂运算处理来获取目标的特征信息，从而根据判别的结果来实现操作现场的设备任务。

在产品的自动化测试中，机器视觉的认识以及应用具有良好的应用前景。近些年来，机器学习一直是一门较为火热的学习语言，它代表着工业4。0的发展趋势，并获得了广泛的应用意义。本论文就围绕着DLP投影机的测试需求以及机器视觉的应用方法实现其测试方案。

1。课题介绍

1。1 选题的背景、目的及意义

随着2015年总提出的“互联网+”号召，各行各业都在逐步深化改革，尤其对于传统行业有着较为深刻的影响。“互联网+工业”即改造原有产品以及研发的生产方式，而针对于投影机设备生产厂商，产品品质的智能化检测则成为最易接入同时也是最难攻克的应用层面。而由于其他产品的品质检测，多数为对产品的外观品质判断，少数对产品的性能以及功能测试。因此，传统投影仪生产厂商的最大痛点在于自动化检测的技术空缺以及受人为因素造成的额外损失无法解决。

本论文的意义在于，结合机器视觉技术深化改革传统投影仪流水产线的测试环节，减少受人为因素的损失，节约测试环节的人员投资，提高产品的产能，对于企业有着较为可观的参考价值。

机器视觉系统的优点在于灵活性和自动化性能。适用于人工作业中危险工作操作或者人眼不易识别的场合，则可利用机器视觉来替换人工视觉；同时在大规模工业自动化生产过程中，用人工视觉检测产品质量精度不高并且效率低下，用机器视觉检测的方法可以极大的提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术[1]。 基于机器视觉的DLP投影仪图像品质检测+源代码(2):http://www.youerw.com/wuli/lunwen_98736.html