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基于机器视觉的珍珠形状自动分拣系统的研究与实现

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
1 绪论第9-18页
    1.1 研究目的与意义第9页
    1.2 机器视觉在检测分级方面的应用第9-11页
    1.3 珍珠自动分拣系统的研究现状第11-15页
        1.3.1 基于机械式分拣系统第11-13页
        1.3.2 基于机器视觉式分拣系统第13-15页
    1.4 本文设计方案第15-17页
        1.4.1 系统硬件结构设计第15-16页
        1.4.2 系统软件控制流程第16-17页
    1.5 拟解决的关键问题第17页
    1.6 本章小结第17-18页
2 单目动态图像采集装置第18-27页
    2.1 概述第18页
    2.2 成像模块第18-19页
        2.2.1 工业相机的选择第18-19页
        2.2.2 镜头的选择第19页
    2.3 珍珠静态测试图像采集装置第19-20页
    2.4 单目动态图像采集装置第20-24页
        2.4.1 漏斗形装置设计第21页
        2.4.2 珍珠受力分析第21-22页
        2.4.3 初步试验分析第22-23页
        2.4.4 漏斗形装置改进第23-24页
    2.5 试验及结果第24-26页
    2.6 本章小结第26-27页
3 珍珠形状分类图像处理算法第27-39页
    3.1 珍珠形状分类依据第27页
    3.2 珍珠图像处理总流程第27-28页
    3.3 珍珠图像预处理第28-31页
        3.3.1 图像滤波第28-29页
        3.3.2 图像分割第29页
        3.3.3 连通区域提取第29-31页
        3.3.4 轮廓提取第31页
    3.4 珍珠图像形状特征提取第31-35页
        3.4.1 直径差百分比第31页
        3.4.2 凸包第31-32页
        3.4.3 余弦相似度第32页
        3.4.4 Freeman直线第32-34页
        3.4.5 最小外接圆圆度第34-35页
    3.5 珍珠形状分级策略第35页
        3.5.1 异形第35页
        3.5.2 扁圆形第35页
        3.5.3 椭圆形与圆形第35页
    3.6 试验及分析第35-37页
    3.7 珍珠图像位置定位第37-38页
    3.8 本章小结第38-39页
4 珍珠分拣控制第39-53页
    4.1 分拣机械臂第39-41页
        4.1.1 视觉系统第39-40页
        4.1.2 控制系统第40页
        4.1.3 坐标系第40-41页
    4.2 相机标定第41-45页
        4.2.1 标定原理第41-42页
        4.2.2 标定模型第42-43页
        4.2.3 标定试验第43-45页
        4.2.4 坐标变换第45页
    4.3 通信接口技术第45-48页
        4.3.1 通信原理第45-46页
        4.3.2 信号发送第46-47页
        4.3.3 信号反馈第47-48页
    4.4 分拣路径规划第48-49页
    4.5 试验及分析第49-51页
        4.5.1 珍珠分拣试验设计第49页
        4.5.2 单颗珍珠定位抓取第49-50页
        4.5.3 单颗/多颗珍珠分拣第50-51页
    4.6 整体系统及上料机构第51-52页
    4.7 本章小结第52-53页
5 珍珠检测平台软件实现第53-61页
    5.1 软件概述第53页
    5.2 开发环境及相关技术第53页
    5.3 主要模块实现第53-60页
        5.3.1 总体功能第53-54页
        5.3.2 图像采集显示模块第54页
        5.3.3 图像处理模块第54-57页
        5.3.4 机械臂信息交互模块第57-58页
        5.3.5 其他功能第58-60页
    5.4 本章小结第60-61页
6 总结与展望第61-63页
    6.1 总结第61-62页
    6.2 展望第62-63页
参考文献第63-67页
个人简介第67-68页
致谢第68页

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