开题报告-基于图像的零件上的孔的测量.doc

毕业设计（论文）开题报告题目 基于图像的零件上的孔的测量专 业 名 称 机械设计制造及其自动化班 级 学 号 11031539学 生 姓 名 指 导 教 师 填 表 日 期 2015 年 4 月 5 日一、选题的依据及意义： 人类对物体的识别最主要是对物体外形的识别，图像的形状检测在图像处理以及模式识别中是十分重要的。在现代制造业高速发展的时期，检测技术是现代制造业中最常用的技术之一，是产品质量的重要保证。现代制造业的重大发展对检测技术提出了更严格的要求，随着现代制造业产品种类扩展，用户对产品力量的要求不断地提高，现代制造业也更加强调非接触、实时、在线测量。传统的制造技术正在向高速度、高精度、大批量、自动化的现代制造模式前进,而这对于我们机械设计制造及其自动化的专业学生来说，在现代制造业的发展浪潮下，更是需要掌握的一项技能。 机器视觉测量技术是近年发展起来的一种自动化无损检测新方法，具有稳定性好、精度高、速度快、等特点，广泛应用工业生产中。而利用机器视觉的测量方法，引入Hough变换算法，可以解决目前小型规则零件二维尺寸测量中存在的一些问题。 二、国内外研究概况及发展趋势（含文献综述）： 基于图像的零件上的孔的测量是利用机器视觉技术代替传统的手工测量，而机器视觉技术已经广泛的应用在各个行业，从遥感图像到医学图像，从文件处理到工业检测，从多媒体数据库到毫微米技术。可以说，只要是需要人类视觉的场合，基本上都可以使用机器视觉，而且还有很多人类视觉无法感知的场合，如不可见物体感知、危险场景感知、精确定量感知等，机器视觉也可以应用到其中，所以机器视觉有更加显著的优越性。 机器视觉技术的起步是在国外。20世纪90年代开始，国内的机器视觉检测研究才逐步发展。虽然该理论不是很完善，但是它给我们的研究开拓了许多珍贵的研究方法及思想。而机器视觉研究和应用的重要领域之一就是尺寸测量。基于机器视觉的尺寸测量技术是一种有效的非接触检测方法之一，已经广泛地应用十机械加工件的实时、在线、高速度、高精度的检测技术领域。随着机器视觉技术的不但发展和应用，已经出现了一种新的检测技术一基于机器视觉的图像检测技术，图像检测技术是把被测目标的图像当作检测和传递信息的手段，它是以现代光学为基础，计算机图像学、计算机视觉、融光电子学、信息处理等科学技术为一体的现代检测方法。图像目标检测技术是人类视觉认知的延伸，是图像分析技术的一个重要研究内容，图像检测技术在自动目标识别系统也占有很重要的地位。伴随着图像处理技术的发展，图像检测技术已经在工业检测，空间技术，军事防御等方面得到了越来越广泛的应用。随着计算机技术及人工智能技术的发展，越来越成为人工智能的基础技术。它涉及的技术领域也越来越广泛，应用越来越深入。其基本分析方法也随着数学工具的不断进步而不断发展。现在，图像检测技术的应用范围己经远远突破视觉的范围，而更多地体现为机器智能、数字技术的特点。 尽管机器视觉技术得到了快速发展和广泛的应用，但仍然存在许多问题。特别在尺寸测量方面，还有很多工作。现代制造业中的检测是指在工业生产中对生产环境、工况、产品进行测试和检验，根据检测结果对生产过程进行控制。形状尺寸检测是工业检测中的一部分，其内容包括形状误差、结构尺寸等参数的检测。三、研究内容及实验方案： 1、研究内容：基于图像的零件上的孔的测量2、实验方案： 通过各种设备采集到的原始图像由于受到种种条件的限制和随机噪声的干扰，往往要用图像处理技术对取得的图像作预处理，对原始图像进行灰度变换、噪声过滤和畸变校正等，以求从视觉感知或某种最优准则下改善原始图像的质量。然后对零件图像的边缘特征进行提取，而边缘提取是所有基于边界分割的第一步，在整个图像处理技术中起着非常重要的作用，是处理很多复杂问题的关键。灰度值不连续的结果就产生了边缘，所以图像的预处理对于后面能否完成对零件参数的测量是至关重要的，图像预处理完成后就可以用Hough实现对零件孔的检测。四、目标、主要特色及工作进度：1、研究目标： 通过matlab软件对采集到的原始图像进行处理并用Hough变换，实现对图像的零件上孔的的尺寸，包括位置、直径等参数的测量。2、主要特色：通过编辑一个界面，实现从采集的原始图像进行图像的预处理到零件图像的边缘特征的提取再到用Hough变换对零件孔的测量一步操作到位，实现简单的人机对话，从而快速、方便、准确的实现从导入零件图像到输出零件的各项参数数据。3、工作进度：1) 查阅资料，英文资料翻译（6000字符），撰写开题报告；（2014.12.272015.01.09共2周）2) 零件图像预处理，如图像增强，滤波；（2015.01.102015.01.21共2周）3) 零件图像边缘特征提取；（2015.03.212015.04.10共3周）4) 用Hough实现对零件孔德检测；（2015.04. 112015.05.02共3周）5) 编制界面；（2015.05.032015.05.20共3周）6) 编写毕业论文一份；（2015.05.212015.06.09共2周）7) 毕业设计审查、毕业答辩；（2015.06.102015.06.17共1周）五、参考文献：1 马颂德.计算机视觉计算理论与算法基础M.北京：科学出版社，19982 章毓晋.图像工程 M.北京：清华大学出版社，20073 郑南宁.计算机视觉与模式识别 M.北京：国防工业出版社，19974 王正林，刘明.精通matlab 7.0. M.北京：电子工业出版社，19975 贾云德. 机器视觉. M.北京：科学出版社，20006 Ballard D.H. Generalizing the