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            纺织鞋面冲孔标志点机器机械视觉系统研究

            来源: www.zsalud.com 作者:lgg 发布时间:2018-01-26 论文字数:37485字
            论文编号: sb2018012115141019417 论文语言:中文 论文类型:硕士毕业论文
            本文是机械论文,本文了解摄像机成像原理和摄像机畸变存在的原因,选择合适的摄像机标定方法对摄像机实现标定工作,消除畸变重建图像。
            第一章 绪论
             
            1.1 课题研究背景与研究意义
            随着人类文明和社会经济的不断发展,消费者对于鞋子的要求也变得越来越高。价格、外观、质量和舒适度都是消费者的消费依据。企业若想要在如此之大的消费市场中保持产品的竞争力,就必须提高产品的外观设计,用料的质量,以及企业最为关注的问题——压缩成本,保持价格上的竞争力。自动化制鞋流水线的概念因此而生,其中的鞋面冲孔是一项重要的工艺环节,能够快速而准确地冲出需要的定位孔或是鞋孔,制鞋流水线的自动化程度和生产效率大幅度提高,生产周期大幅度缩短。对于传统工艺是采用印花后人工手动冲孔,或者是应用模具生产的方式。人工手动冲孔的劣势是不言而喻的:生产效率低下、加工精度较低、产品一致性不好、只能完成简单的图形、人员劳动强度大;模具化生产的在生产效率和加工精度上都有很大的改进,但是也有制模过程过于复杂,成本过高的不足之处。传统工艺生产已经远远满足不了目前批量化生产的要求,所以必须有新的更加低成本、高效率的灵活生产工艺来取代传统工艺。随着计算机处理能力的提升,机器视觉技术逐渐得到了发展和普及应用。尤为突出的是,在自动化生产领域中,机器视觉技术的应用在不断地发展和深化,逐渐替代原有的传统手工工艺,解决了传统手工工艺的不足和缺陷。同时,机器视觉技术的智能化自动化生产方式已经成为了当前工业生产领域的趋势。将机器视觉技术应用于纺织鞋面标志点冲孔环节,通过计算机处理鞋样的设计样图或者鞋样照片,直接判别冲孔标志点或者通过模板匹配出冲孔标志点,提取冲孔标志点的中心坐标传输给下位机进行后去的冲孔作业。相比于传统手工工艺,机器机器视觉的自动化工艺保证了冲孔的准确性和一致性,并且能够轻而易举的做到提高生产的效率和降低成本。如今的加工制造业,采用机器视觉技术实现智能化自动化生产已势在必行,是保证和提升行业竞争力的不二选择。本课题来源于制鞋企业,需要设计一个机器视觉系统实现标志点的自动冲孔。鞋样上的标志点可以是鞋带孔,亦或是为后续加工环节提供定位基准的定位孔。目前,国内制鞋企业这一环节由人工完成,如图 1-1 所示,这与发达国家自动化智能化生产大相径庭,不仅仅人力成本高,生产效率低,合格率也远低于应用机器视觉技术的发达国家企业。介于这种情况,本课题的研究聚焦于制鞋生产线上标志点的冲孔环节,使用机器视觉技术代替传统工艺,实现自动化与智能化生产,缩小与发达国家的差距。
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            1.2 机器视觉系统概述
            美国制造工程协会(American Society of Manufacturing Engineers,ASME)机器视觉分会和机器人工业协会(Robotic Industries Association, RIA)的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为:“机器视觉(Machine Vision)是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接受和处理一个真实物体的图像,通过分析图像获得所需信息或用于控制及其运动的装置[1]”。机器视觉系统有两大目的,第一个是提高产品质量,第二个则是提升生产流水线的自动化程度[1]。在当今社会的各个领域,机器视觉技术已经得到大量的应用,普及程度在不断的提高,为人们解决各类难题,尤其是在一些存在高风险的场合或者是人类肉眼的视觉达不到理想效果的高难度场合,机器视觉技术更是得心应手。另一方面,在大批量生产过程当中,生产企业也逐渐地开始应用机器视觉技术。传统的工艺是人工检测产品质量,效率低下以及检测的精度难以保证的缺点显而易见。在加工制造业中,大批量生产是一种常态,机器视觉技术的应用大幅度提高了该常态的生产效率,缩短了生产周期,使生产得以自动化和智能化。机器视觉的另外一个优势在于其易于集成信息,能够实现计算机集成制造,十分符合如今“中国制造 2025”智能化自动化生产的大环境背景。机器视觉的功能是利用工业摄像机(即图像摄取装置)对进行图像采集,接着把采集到的图像传输到计算机(即信息处理单元),将图像转换为数字化图像,再根据数字化图像上的各类有效信息,作出信息提取或是分类判别,最后根据计算机对图像的处理结果生成控制信息,并传输到与计算机连接的机械设备,从而让机械设备实现预期的动作。机器视觉系统有 7 个特点[2-3]:非接触测量;光谱响应的范围较宽;连续性;成本低;易于实现信息集成;精度高;灵活性。机器视觉的这 7 个特点,让其成为各行各业的研究对象和核心技术,广泛应用于各大工业领域,尤其是加工制造业。机器视觉的引入,极大地提高了产品的质量和生产效益,极大地推动了社会经济的发展,创造了巨大的财富。
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            第二章 机器视觉摄像机标定
             
            2.1 摄像机标定概述
            随着微电子技术以及摄像机镜头的发展,机器视觉技术的不断普及和发展,原本昂贵的专业摄像机镜头逐渐降低价格,伴随机器视觉技术一起普及,与此同时也加速了机器视觉的普及和发展[6]。在绝大部分机器视觉产品中,摄像机标定是一个必不可少的重要环节,对于整个机器视觉系统有着至关重要的作用。目前,便于使用、灵活性好、精度高的摄像机标定系统是机器视觉领域研究的一个热点,具有非常大的发展空间。一套高精度的摄像机标定方案对于机器视觉的重要性不仅仅在于理论上的,而且实际的市场应用价值也十分大。在不同的场合中,使用要求的不同使摄像机标定技术得应用也会有所区别。如果机器视觉方案中,需要识别的对象是一个物体,那么这标定方案中首先需要保证的精度是物体上特征点之间的相对位置,而不是它相对于参考坐标系的精度。例如,在实际案例中,利用 CAD 进行物体的识别和匹配,那么被识别和匹配的物体上的特征相对位置就需要具备相对高的精度,这样才能进行识别和匹配。如果机器视觉系统是用于定位的工作,那么发挥作用的主要是物体在参考坐标系中的定位精度。例如,在现如今非常热门的车辆自主驾驶系统中,系统需要准确的知道车辆的位置、周围的道路空间、周围车辆的位置或者是周围障碍物的位置,这样才能够准确而且安全的实现自主驾驶。现在能够实现摄像机标定的技术方法有很多,但能够取得理想标定精度的方法并不多,能够稳定保证高精度标定的方法更是屈指可数。但是随着机器视觉技术的深度普及与高端应用,对于摄像机标定的精度要求也随之提高。所以现如今对于高精度的标定方法的需求很大,也是机器视觉领域的一个研究热点。高精度的标定方法是机器视觉系统一个非常重的环节与前提保障,它能够保证机器视觉系统的稳定性和精确性。
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            2.2 摄像机标定的基本原理
            在摄像机标定技术中,摄像机成像模型是一个重要的理论基础,摄像机内外部参数以及求解参数的方法都可以由该模型来确定。在机器视觉系统中,一般是利用采集到的照片对被测对象进行几何参数的计算。在计算机所采集到的图片上,呈现出来的像素灰度值对应着物体的光照强度,图片上的像素点与物体上的点一一对应。另外,摄像机成像系统在几何上确定了像素点与被测物体点的位置关系。针孔模型作为投影成像模型的理想模型,一直是理论研究中的重要模型。可以将这个模型解释为三维世界中的物体通过光线传播投影到了像平面上,理想化这个过程的原理。光的直线传播原理让针孔模型得以建立,物体表面上的反射光穿过小孔,在像平面上形成投影。针孔模型的三要素是:光心、成像平面和光轴。实际中,摄像机一般使用的成像系统是由透镜组成,可以是单个的透镜,也可以是多个透镜组成的透镜组,这样的成像系统与针孔成像是一样的,所以可以用针孔模型来进行理论研究。虽然摄像机透镜成像系统与针孔模型在理论上一致,但是在实际的应用过程中,透镜的成像系统一般无法严格达到针孔模型的理想情况,这是由于透镜在设计上的复杂性和加工工艺限制等的原因造成了这种情况。这种情况的出现不可避免的出现了透镜畸变问题,畸变包括了径向畸变、切向畸变、薄棱镜畸变等[7],而且在离图像中心较远的区域会出现较大的透镜畸变。所以在需要高精度测量的场合中,这个模型是不适合使用的,应该采用其他的模型来成像,如非线性模型。
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            第三章 鞋样图像预处理............. 23
            3.1 图像处理概述 ......... 23
            3.2 图像的获取 ............. 23
            3.2.1 数字图像....... 23
            3.2.2 数字图像的获取..... 24
            3.3 图像灰度化 ............. 24
            3.4 图像滤波去噪 ......... 263
            3.5 阈值分割 ....... 30
            3.6 边缘检测 ....... 31
            3.7 本章小结 ....... 35
            第四章 冲孔标志点匹配............. 36
            4.1 图像匹配理论 ......... 36
            4.2 图像的几何运算 ..... 38
            4.3 图像匹配方法 ......... 42
            4.4 本章小结 ....... 47
            第五章 方案设计及 HALCON 实验 .... 48
            5.1 HALCON........ 48
            5.2 摄像机标定实验 ..... 49
            5.3 方案设计 ....... 53
            5.4 本章小结 ....... 60
             
            第五章 方案设计及 HALCON 实验
             
            5.1 HALCON
            HALCON 是德国 MVTec 公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包,拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境[18]。这一算法包极大的缩减了开发产品所需的成本,同时缩短了用了对于产品的研发时间,提高了效率。HALCON 具有适应性非强的机器视觉架构,可以适应各行各业广泛的图像分析与处理工作。是广大机器视觉工程师们推荐使用的一种机器视觉算法包。HALCON 由学术界产生,并非直接来源于工业工业界,所以它不同于市面其他的应用算法包,在本质上 HALCON 是图像处理库的一种,该处理库当中包含了 1000 多个不同功能的函数或算子。HALCON 中包括了许多不同种类的图像滤波器,用以提升图像质量的色彩以及几何算子,图像形态学分析算子,图像提取分析算子,数据建模等基本的几何以及影像计算功能。因为这些功能算子并没有特殊的指向性,因此完全可以在各行各业进行推广和应用,对图像进行处理。这样不受限的应用范围是 HALCON 最大的优点,这样的全面性让该软件得以被广泛的使用。如今,机器视觉技术在不断地发展与进步,这给予了工程师更多更广阔的研究空间。机器视觉不同于人类的视觉,它具有精度高、运行成本低、运行量大且不需要休息等多个优点,完全可以取代人类的视觉。另外,MVTec 公司在研发的同时还与学术界不断交流合作,不断吸取种种先进的学术成果并且将其包装融入 HALCON 中,完成了其商业化的进程。这样的举动不仅让该公司在机器视觉行业扩大市场份额,而且还大大推动了机器视觉的发展。
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            总结
             
            近几年,自动化和智能化的生产模式逐渐在我国加工制造业普及,越来越多的企业在引进和学习机器视觉技术。论文对纺织鞋面冲孔标志点机器视觉系统来源于制鞋企业,将机器视觉技术应用到了制鞋流水线当中的冲孔环节,实现对鞋面冲孔标志点的自动识别和位置信息提取,在一定程度上能够实现该环节的自动化和智能化作业的需求,具有一定的应用价值。总结论文的研究工作如下:
            (1)在摄像机标定方面,了解摄像机的成像原理和摄像机畸变存在的原因,学习各种摄像机标定方法的原理,以及对于摄像机内外部参数的求解方法,对比其优缺点。最后选择合适的摄像机标定方法进行摄像机标定工作;
            (2)在鞋样图像预处理方面,对图像预处理步骤中的各种算法进行分析,例如图像灰度化、滤波去噪、阈值分割和轮廓提取。比较每个步骤中各种算法的优缺点,最后选择合适的方法对鞋样图像进行预处理;
            (3)在冲孔标志点匹配方面,了解基于灰度值的模板匹配和基于特征的模板匹配两种匹配方法的原理和特点。选定基于特征的模板匹配的方法,以冲孔标志点的轮廓作为匹配特征进行图像匹配工作;
            (4)综合考虑鞋样冲孔标志点的特点设计了两套方案,分别为“击中击不中”方案和模板匹配方案。前者根据冲孔标志点的形状特点设定判定条件,寻找出冲孔标志点的位置,特点是速度快且程序简单。后者预先提取冲孔标志点的轮廓作为匹配模板,进行图像匹配得到冲孔标志点的位置,特点是全面;最后使用专业视觉软件 HALCON 编程实现两套方案,模拟其过程。
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            参考文献(略)

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