基于机器视觉的轮毂在线识别分类技术研究

论文摘要

为了对生产线上的轮毂进行识别分类,本文开发了一套基于OpenCV和MFC平台的轮毂型号在线识别系统.首先提取轮毂的高度、外直径、中心孔直径、辐条数目、幅窗的周长面积比等特征参数.其中,通过图像预处理、边缘检测、圆拟合、系统标定等方法获取轮毂外直径,来表征各类轮毂的尺寸;通过提取辐条数目、中心孔直径、幅窗的周长面积比等具有旋转不变性的常量来表征各类轮毂的形状.然后为提取到的特征参数生成序列号,作为型号识别的特征参数.最后将生成的特征序列号与模板库中的标准数值进行比对,达到在线实时分类的效果.实验结果表明:该系统的识别准确率为98.7%,能够有效地完成轮毂的在线识别分类,为轮毂缺陷检测的自动化、智能化提供了保障.

论文目录

• 0 引言
• 1 数据采集及图像预处理
•   1.1 数据采集
•   1.2 图像预处理
•     1.2.1 图像减法运算去除背景
•     1.2.2 图像去噪
• 2 轮毂图像的特征提取
•   2.1 轮毂尺寸参数的获取
•     2.1.1 轮毂高度的获取
•     2.1.2 轮毂直径及圆心的获取
•     2.1.3 系统标定
•   2.2 轮毂图像特征提取
•     2.2.1 轮辐个数及中心孔的获取
•     2.2.2 幅窗周长、面积的获取
• 3 轮毂识别分类
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 郭智杰,王明泉,张俊生,焦腾云

关键词: 铝合金轮毂,机器视觉,相机标定,识别分类

来源: 测试技术学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用

单位: 中北大学信息与通信工程学院

基金: 国家重大科学仪器设备开发专项基金资助项目(2013YQ240803),山西省重点研发计划资助项目(201803D121069)

分类号: U463.343;TP391.41

页码: 233-237

总页数: 5

文件大小: 220K

下载量: 244