机器视觉毕业论文

1、学 号：123456789贵 州 师 范 大 学（专 科）毕 业 论 文题 目：基于计算机视觉的简单零件智能识别与分类学 院：职业技术学院专 业：电气自动化技术年 级：201X级姓 名：某某某指导教师：XXX完成时间：2014年4月4日目录摘要.(I)Abstract.(II)绪论.(1)国、内外研究进展.(1)基本原理.(2)总结.(9)参考文献.(10)摘要计算机视觉应用于各行各业，为各行各业创造出惊人经济效益。本论文要研究的就是把计算机视觉，电气控制，机械控制综合应用于工业自动化。计算机视觉也称机器视觉，它从CCD相机采集图像数据，对数据进行处理和分析，特征匹配，最终得出结论。经计算机处

2、理和分析，得出是否为匹配零件并下发指令，指令传给电气控制部分，经逻辑计算和功率放大，直接驱动相关电机或气液压机械设备动作。机械部分为侍服电机或气液压控制的简单机械手，可以从运送零件的绿色运送带上推下零件。以达到不同形状零件的自动识别和分类。关键字：机器视觉，特征匹配，人工智能，PLC，单片机，反馈系统，自动化，零件识别与分类。AbstractComputer vision applied to all walks of life, all walks of life to create amazing value for money. This thesis is to study the c

3、omputer vision, electrical controls, mechanical control integrated in industrial automation.Also known as Computer Vision vision, which capture image data from the CCD camera, the data processing and analysis, feature matching, the final conclusion.After computer processing and analysis, whether the

4、 results match parts and issued instructions, instruction passed to the electrical control part, by the logic of computing and power amplifier, direct drive motors or gas related hydraulic machinery and equipment movements.Mechanical part of the motor or gas hydraulic servo control simple robots can

5、 bring pushed from transporting parts of green transport parts. Automatic identification and classification in order to achieve a different shape of the part.Key words： machine vision, feature matching, artificial intelligence, PLC, microcontroller, feedback systems, automation, parts identification

6、 and classification.绪论随着国发2号文件下发，贵州经济将得到进一步发展。国家大力扶持贵州经济建设，必将扶持贵州工业。贵州要想后发赶超沿海地区，只有提高工业水平，贵州才能实现后发赶超，建成工业强省。衡量工业水平的一个重要标准在于工业生产中的自动化水平。自动化程度高的企业不仅产量高，经济效益也高。它减少了人工成本，不分白天黑夜都在生产。对企业来说这是最大竞争力。要想把运送带上的零件分类，国内外有很多种方法，比如按质量差异来分。这是一种比较简单的方法。但当零件质量相差较小，这种方法就束手无策了。还有一种是按零件颜色来分，通过CCD摄像头把数据传入计算机进行识别分类。但当零件颜色基

7、本一致时（比如金属零件），这种方法也会无力应对。今天我们要研究和实现的方法基本可以解决上述无力应对的情况。这种方法也就是基于零件形状轮廓传入计算机进行设别分类，然后下达指令控制机械装置，达到分类零件的目的。国内外研究进展在美国，日本这些工业强国，机器人大国对智能化工业生产研究比较成熟，进步也比较大，应用已经非常广泛。在中国只有少数汽车厂采用机器人加工和分类零件。对此，本论文要研究的技术非常有实用价值。基本原理原理很简单，就是实现步骤多，繁琐。需要把要分类的零件从运送带上经过时的外观轮廓经CCD相机传入计算机，经计算机预处理，如滤波，调整对比度等。之后对图像进行边缘检测，可采用一阶求导或二阶求导

8、，一阶求导近似公式如下：其中h（x）为x处的灰度值。此公式也就是离散卷积计算导数法。其卷积核为-1,0,1。一阶求导计算轮廓也还可以借助其他算子来进行，如Sobel算子。当一阶求导计算轮廓效果不是很稳定时，我们可以采用二阶求导来计算轮廓，这样的好处就是稳定。最常用到的算子就是Canny算子。下面是Canny算子计算轮廓的效果图： 原图 经Canny算子计算 后得出的轮廓图得到零件形状轮廓之后，就是让计算机去学习和记忆。这也是整个零件识别和分类系统中最难和最重要的部分之一。让计算机去学习其实就是让计算机从轮廓图像中提取特征。提取图像特征的方法很多，如surf。但是surf实现起来麻烦。我们这里用

9、到一种简单实用的方法。基于轮廓点再计算原图sift特征，保存特征向量，现在就可以和输入新图像进行特征比对了。输入零件图（白色部分为零件）：经计算机提取特征之后与输入的图像进行匹配，下面看匹配效果图： 原图 轮廓处理 匹配成功 匹配成功后会将零件在CCD影像中用框框住。甚至坐标，水平夹角等信息都能检测出来。在多个零件存在的情况同样识别成功，下面看2张效果图：原图（多零件干扰） 轮廓处理 匹配成功原图（多零件干扰） 轮廓处理 匹配同样成功从图中可以看出基于轮廓特征识别的优越性了。再看一三角形零件识别效果，输入图像：特征提取之后匹配效果：（图1）（图2）由图可看出匹配效果还是蛮好的，但也有一些质疑。

10、比如，在图1中有2个三角形零件，到底要匹配哪一个呢？这里有一个原则，匹配最靠近右边的。零件传送带是从左往右运行，优先识别最右边的零件能让机械手有充分时间推下或抓取匹配成功的零件，防止漏分类。优先考虑最右边匹配零件，如图3：（图3）零件识别和匹配成功之后剩下的就是分类了，首先把零件轮廓特征输入计算机，把要分类的一堆零件逐一放上运送带，经过CCD相机扫描，再经计算机计算，如果成功匹配，就立即发送指令给电气控制设备，电气控制设备直接驱动机械手分离零件。电气控制设备可以选用PLC或单片机。如果选用西门子S7-200型号的PLC，可以采用PPI协议，PC机以串口通讯方式向PLC传送指令，让PLC去执行。

11、下面是PPI协议介绍：西门子的PPI（Point to Point）通讯协议采用主从式的通讯方式，一次读写操作的步骤包括：首先上位机发出读写命令，PLC作出接收正确的响应，上位机接到此响应则发出确认申请命令，PLC则完成正确的读写响应，回应给上位机数据。这样收发两次数据，完成一次数据的读写。看了上面介绍，也懒得去管PPI协议了，没有试验过的东西就不要去使用了。再加上使用了PLC，使得整个系统性价比太差。我不得不换廉价的51系列单片机来做电气控制部分。（图4）单片机引脚根据图4，只要P3.6和P3.7连接到RS232串口通信芯片上。就能与PC机进行数据交换。如果把单片机设为下

12、位机。接收指令。使P0.0拉高电平5秒（假设），电机正转。P0.1拉高电平5秒（假设），电机反转。都为低电平时电机停止运转。在电机运转时P0.0与P0.1总为相反电平，这种逻辑关系交由单片机自行计算，减少PC机处理消耗。这也保证了电机安全运行。当然，单片机P0口微小电流是不可能驱动电机的。只能通过三极管放大，在经过继电器才能驱动电机。电路图如下：（图5）电动机的输出接一个推手机械臂，机械臂可以纵向移动，把需要分类的零件从蓝色运送带推到绿色运送带上。以达到分类零件的目的。如下图：（图6）三角形零件为所要分类的零件如果条件允许，可在机械臂运动轨迹最前和最后端各装一个行程开关，当机械臂运动到最前端时

13、触发前端行程开关。电流信号反馈到单片机，让单片机P0.0立即拉低，同时P0.1拉高，使电机反转，直到触发后端行程开关，电流信号再次反馈到单片机，P0.0和P0.1都同时变为低电平。电机停止运转，恢复初始位置。等待PC机下一条指令。至此，整个系统流程已经结束，零件已经分类成功。大体步骤可以看下面流程图：和样本零件轮廓特征匹配成功行程开关的反馈条件不满足，继续扫描运送带上的零件CCD相机扫描所要零件PC机提取所要零件轮廓特征并存储CCD相机逐一扫描经过运送带的零件PC机对CCD相机的输入进行匹配和比较传送推出指令PLC或单片机作出相应驱动电机运转电机驱动机械臂实现所要零件的分类 9总结这种分类技术

14、在工业生产中是比较先进的。是未来工业生产中不可或缺的一种技术。这项技术不仅能用在分类零件上，还能检测零件缺陷等。比如检测零件形状和位置公差。通过本次做毕业设计论文，我学到了不少课程以外的东西，三年的大学求学生涯即将结束。回首过去，就像一瞬间，毫无征兆地就毕业了。还没有从老师和同学们的欢声笑语中走出来，去发现离他们越来越远。无法再回到那个谈笑风生，指点江山学生时代了。大学期间，感觉学到的知识还是不够多，与老师们交流不够多，这也是我大学期间最大遗憾了。不论专科与本科，能顺利毕业就是最大荣幸，知识不在多，够用就行，学历不在深，够忽悠人便成。 我实在想不出专升本的实际意义。也因此放弃了大学继续深造的机会。感谢我的指导老师-XXX老师，他传授给我丰富的专业知识，把我领到学术研究的前沿；他严谨的治学态度、高度的事业心和责任感，也使我受益终生。在此谨向他表示最诚挚的谢意。感谢我的家人在学习、生活上给予的关怀、鼓励与支持，他们的无私奉献是我最宝贵的财富