机器视觉的工业标准件识别【字数：12388】
摘 要工业生产中人工分拣标准件效率低、出错率高，为解决这一实际问题，现首先对机器视觉的定义、意义、研究重点、研究状况进行了介绍；并进行了图像采集系统硬件设计以及可用于工业标准件识别的方案构想（基于Halcon软件，包括Halcon的主要功能特色与在工业标准件识别系统开发中的应用）；然后主要通过模版匹配的方法实现了标准件种类的区分，利用for循环完成多次单一筛选的任务；接着讲述了在visual studio软件环境中使用Halcon代码联合C#语言的操作界面制作；最后举例了调试结果以及引出问题分析。
目 录
1.绪论 1
1.1课题背景与意义 1
1.2机器视觉研究历史与现状 1
1.3机器视觉的应用 1
1.4论文研究的目的 2
2.系统方案设计 3
2.1设计难点 3
2.2基于形状的模板匹配设计方案 3
2.3基于灰度的模板匹配设计方案 3
2.4方案对比及选择 4
2.5系统整体架构设计 4
3.采集系统设计 6
3.1系统的硬件构成 6
3.2工业照相机及镜头选型 7
3.3光源选择 7
3.4触发系统 9
3.5图像采集卡 10
4.基于Halcon的软件设计 12
4.1设计思路 12
4.2模板匹配原理概述 13
4.3模板图像的预处理与模板的建立 15
4.4基于形状的模版匹配法 18
4.5标准件种类的计数 18
5.基于C#的界面设计 20
5.1软件界面设计 20
5.2软件操作介绍 22
6.实验结果及分析 24
6.1无遮挡无粘连类图片 24
6.2无遮挡有粘连类图片 25
6.3存在遮挡情况的图像识别 26
6.4实验结果分析 28
7.总结与展望 29
7.1总结 29
7.2展望 29
7.3对环境与社会可持续发展的影响 29
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
参考文献 31
致谢 32
1.绪论
1.1课题背景与意义
机器视觉技术的定义是：用摄像镜头代替人眼测量产品的外观规格参数，以此来检测工厂生产的实时情况。原理是，由工业摄像机接收的图像信息被传输到计算机，该计算机通过图像处理算法调整图像特性，测量参数，从而获得和判断所需的产品或生产信息，并控制操作生产设备。
随着工业中计算机应用的迅速发展，数字图像处理技术一向得到了改进和改进，机械可视化技术的使用在自动化检测、产品生产、数据处理等领域得到了扩大。高稳定性和高重复性的优点不仅提高了效率，而且确保了准确性。基于机器视觉的作品识别是机器视觉研究的一个重要方向。在工厂自动化生产中，必须准确识别工件类型，然后将工件输入并由机械手分配。因此，在自动化生产过程中，识别定位系统的精度、速度和可靠性非常高。Halcon是由德国MVtec公司开发的在世界范围内被广泛采用的机器视觉处理软件。它是在学术界诞生的，不同于一般的商业软件。它有一个非常全面的数据库，包括1000多个独立功能和数据库。
1.2机器视觉研究历史与现状
1950年代以来，机器视觉的基础是确定统计模型。机器视觉已经成为一门学科，理论已经开始发展是在1970年代，在麻省理工学院人工智能实验室引进了“机器视觉”作为教学材料，该实验室是一个以麻省理工学院理论为基础的人工工程实验室，吸引了许多著名的学术界人士。由于逐步建立了由研究人员组成的研究小组，在1980年代末，微处理器对机器视觉的发展达到了另一个水平，这一方法的出现导致了更广泛的理论的出现。国内机器视觉发展缓慢，但1980年代后期也开始研究，其他人也在科学能力方面模仿了这一广阔天地，通过改革和打开国旗，引进了大量的人才。同时机械的生命力和发展存在不确定，对这一问题的更多关注和对大学的投资使它得以发展。从技术上讲，机器视觉的发展趋向于数字、可实现和智能的融合。由于其工业对机器视觉产品的依赖加剧，不可避免地要创造出越来越先进的视觉产品来满足日益增长的市场需求。作为需要机器视觉大力发展的国家，政府也将投入更多的产品开发，发展已成为不可避免的趋势，越来越受到关注。
1.3机器视觉的应用
目前我国机器视觉的应用几乎涵盖了工业生产的所有领域。主要应用领域是汽车、药房、电子和电气、制造、包装、食品、饮料和医药。在自动化的日常生产工作中，机器视觉用于检测部件的缺陷、部件安装位置、印刷电路板的正确电路、电子部件的泄漏、印刷电路板的字符缺陷、条形码和字符识别产品包装、自动定位和识别电子产品装配线上的元件等。
而把机器视觉应用于生产流水线中标准件的分拣，可以大大减少以往人工分拣所需的劳动力，并且人工分拣常常会出错。利用机器视觉实现对标准件的分类后，再向工业机械臂发送定位信息，便可实现精确抓取分类，不仅效率更高，失误也同样更少。
1.4论文研究的目的
工业标准件人工分拣是个非常枯燥的工作。因其种类繁多且常常混杂在一起，工业标准件的自动分拣是个很有挑战性的工作。采用机器视觉技术实现标准件的自动识别，对于自动分拣、自动装配均有实用价值。
采用机器视觉技术并通过运用Halcon软件与基于C#编程语言的visual studio软件，设计在包含多个不同规格的螺栓、垫圈、螺母轴承等的图片中识别出不同种类的标准件的检测软件。
2.系统方案设计
2.1设计难点
本次设计难点可分为以下三点：
目 录
1.绪论 1
1.1课题背景与意义 1
1.2机器视觉研究历史与现状 1
1.3机器视觉的应用 1
1.4论文研究的目的 2
2.系统方案设计 3
2.1设计难点 3
2.2基于形状的模板匹配设计方案 3
2.3基于灰度的模板匹配设计方案 3
2.4方案对比及选择 4
2.5系统整体架构设计 4
3.采集系统设计 6
3.1系统的硬件构成 6
3.2工业照相机及镜头选型 7
3.3光源选择 7
3.4触发系统 9
3.5图像采集卡 10
4.基于Halcon的软件设计 12
4.1设计思路 12
4.2模板匹配原理概述 13
4.3模板图像的预处理与模板的建立 15
4.4基于形状的模版匹配法 18
4.5标准件种类的计数 18
5.基于C#的界面设计 20
5.1软件界面设计 20
5.2软件操作介绍 22
6.实验结果及分析 24
6.1无遮挡无粘连类图片 24
6.2无遮挡有粘连类图片 25
6.3存在遮挡情况的图像识别 26
6.4实验结果分析 28
7.总结与展望 29
7.1总结 29
7.2展望 29
7.3对环境与社会可持续发展的影响 29
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
参考文献 31
致谢 32
1.绪论
1.1课题背景与意义
机器视觉技术的定义是：用摄像镜头代替人眼测量产品的外观规格参数，以此来检测工厂生产的实时情况。原理是，由工业摄像机接收的图像信息被传输到计算机，该计算机通过图像处理算法调整图像特性，测量参数，从而获得和判断所需的产品或生产信息，并控制操作生产设备。
随着工业中计算机应用的迅速发展，数字图像处理技术一向得到了改进和改进，机械可视化技术的使用在自动化检测、产品生产、数据处理等领域得到了扩大。高稳定性和高重复性的优点不仅提高了效率，而且确保了准确性。基于机器视觉的作品识别是机器视觉研究的一个重要方向。在工厂自动化生产中，必须准确识别工件类型，然后将工件输入并由机械手分配。因此，在自动化生产过程中，识别定位系统的精度、速度和可靠性非常高。Halcon是由德国MVtec公司开发的在世界范围内被广泛采用的机器视觉处理软件。它是在学术界诞生的，不同于一般的商业软件。它有一个非常全面的数据库，包括1000多个独立功能和数据库。
1.2机器视觉研究历史与现状
1950年代以来，机器视觉的基础是确定统计模型。机器视觉已经成为一门学科，理论已经开始发展是在1970年代，在麻省理工学院人工智能实验室引进了“机器视觉”作为教学材料，该实验室是一个以麻省理工学院理论为基础的人工工程实验室，吸引了许多著名的学术界人士。由于逐步建立了由研究人员组成的研究小组，在1980年代末，微处理器对机器视觉的发展达到了另一个水平，这一方法的出现导致了更广泛的理论的出现。国内机器视觉发展缓慢，但1980年代后期也开始研究，其他人也在科学能力方面模仿了这一广阔天地，通过改革和打开国旗，引进了大量的人才。同时机械的生命力和发展存在不确定，对这一问题的更多关注和对大学的投资使它得以发展。从技术上讲，机器视觉的发展趋向于数字、可实现和智能的融合。由于其工业对机器视觉产品的依赖加剧，不可避免地要创造出越来越先进的视觉产品来满足日益增长的市场需求。作为需要机器视觉大力发展的国家，政府也将投入更多的产品开发，发展已成为不可避免的趋势，越来越受到关注。
1.3机器视觉的应用
目前我国机器视觉的应用几乎涵盖了工业生产的所有领域。主要应用领域是汽车、药房、电子和电气、制造、包装、食品、饮料和医药。在自动化的日常生产工作中，机器视觉用于检测部件的缺陷、部件安装位置、印刷电路板的正确电路、电子部件的泄漏、印刷电路板的字符缺陷、条形码和字符识别产品包装、自动定位和识别电子产品装配线上的元件等。
而把机器视觉应用于生产流水线中标准件的分拣，可以大大减少以往人工分拣所需的劳动力，并且人工分拣常常会出错。利用机器视觉实现对标准件的分类后，再向工业机械臂发送定位信息，便可实现精确抓取分类，不仅效率更高，失误也同样更少。
1.4论文研究的目的
工业标准件人工分拣是个非常枯燥的工作。因其种类繁多且常常混杂在一起，工业标准件的自动分拣是个很有挑战性的工作。采用机器视觉技术实现标准件的自动识别，对于自动分拣、自动装配均有实用价值。
采用机器视觉技术并通过运用Halcon软件与基于C#编程语言的visual studio软件，设计在包含多个不同规格的螺栓、垫圈、螺母轴承等的图片中识别出不同种类的标准件的检测软件。
2.系统方案设计
2.1设计难点
本次设计难点可分为以下三点：
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