
汽车换挡面板起到标记档位字符和提高汽车内饰美观度的作用,在汽车报废后可以回收利用,但在回收前需要进行分类及字符缺陷检测。传统方法是通过人工对汽车换挡面板进行分类及字符缺陷检测,人工分类检测的主观性强,检测效率低下。机器视觉技术是实现工业自动化的重要手段之一,其应用领域包括但不限于产品的分类及缺陷检测。本文针对汽车换挡面板自动分类及字符缺陷检测的问题,提出了基于机器视觉技术的解决方案,主要研究工作如下:1.针对汽车换挡面板自动分类及字符缺陷检测效率低的问题,本文提出了基于机器视觉技术的汽车换挡面板自动分类及字符缺陷检测解决方案。首先研究了机器视觉系统的组成原理,完成了检测系统的搭建,通过分析汽车换挡面板图像的特点并结合自动分类和字符缺陷检测的要求,本文提出了一种有效的图像处理算法,同时对检测系统的软件和硬件进行选型,并对选型依据做出了详细阐述。2.针对汽车换挡面板图像预处理过程中目标检测的问题,本文提出了一种自适应的目标检测方案。首先使用Canny算子检测图像中汽车换挡面板的目标边缘,其次使用形态学开运算操作扩大目标区域范围并将目标区域转换成凸包。最后将凸包作为背景与原图像进行差分处理,进而完成汽车换挡面板图像目标的自适应检测。3.针对汽车换挡面板自动分类的问题,提出了一种基于形状特征的MLP模型自动分类方案。在完成图像目标检测的基础上,本方案进一步设计并提取了图像的9种形状特征,根据特征数量和样本种类构建一种基于MLP模型的网络结构,用于提取180幅典型的汽车换挡面板图像的特征并进行MLP模型训练,利用训练好的模型对汽车换挡面板进行分类,分类准确率达100%。4.针对汽车换挡面板字符缺陷检测的速率和精度问题,提出了一种基于仿射变换的形状模板字符匹配定位方法,完成字符定位后结合Blob分析实现字符缺陷检测。首先,使用无字符缺陷的图像建立形状模板,将分类后的图像仿射变换到模板图像的位置。然后,针对所定位的字符区域进行增强处理并使用OTSU方法二值化字符区域。最后,通过Blob分析获取每个字符的八连通区域内的像素数特征,根据特征差异得出检测结果并实现人机交互。结果表明,基于机器视觉技术的汽车换挡面板自动分类与字符缺陷检测方法能有效提高检测效率与准确率,在汽车换挡面板自动分类与字符缺陷检测领域具有一定的研究意义和实用价值。
基本信息
| 题目 | 基于机器视觉的汽车换挡面板自动分类与字符缺陷检测技术研究 |
| 文献类型 | 硕士论文 |
| 作者 | 石龙杰 |
| 作者单位 | 浙江科技学院 |
| 导师 | 岑岗 |
| 文献来源 | 浙江科技学院 |
| 发表年份 | 2020 |
| 学科分类 | 工程科技Ⅰ辑,信息科技 |
| 专业分类 | 环境科学与资源利用,计算机软件及计算机应用 |
| 分类号 | TP391.41;X734.2 |
| 关键词 | 机器视觉,换挡面板,自动分类,字符缺陷 |
| 总页数: | 80 |
| 文件大小: | 3228K |
论文目录
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 机器视觉在汽车零部件检测中的应用 |
| 1.2.1 机器视觉在汽车零部件自动分类中的应用 |
| 1.2.2 机器视觉在汽车零部件缺陷检测中的应用 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 第2章 面板自动分类及字符缺陷检测系统设计 |
| 2.1 机器视觉检测系统概述 |
| 2.2 检测系统需求分析及框架设计 |
| 2.3 检测系统硬件选型 |
| 2.3.1 相机选型 |
| 2.3.2 镜头选型 |
| 2.3.3 光源选型 |
| 2.4 检测系统软件设计 |
| 2.4.1 Halcon软件概述 |
| 2.4.2 图像处理算法设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 汽车换挡面板图像目标检测 |
| 3.1 目标检测常用算法 |
| 3.1.1 帧间差分法 |
| 3.1.2 背景差分法 |
| 3.1.3 深度学习目标检测 |
| 3.2 汽车换挡面板目标检测算法 |
| 3.2.1 边缘检测 |
| 3.2.2 形态学操作 |
| 3.2.3 图像裁剪 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 汽车换挡面板自动分类 |
| 4.1 汽车换档面板图像特征分析 |
| 4.2 汽车换挡面板图像特征提取 |
| 4.3 图像分类常用算法 |
| 4.3.1 KNN算法 |
| 4.3.2 SVM分类器 |
| 4.3.3 MLP分类器 |
| 4.4 实验过程及结果分析 |
| 4.4.1 实验过程 |
| 4.4.2 识别评价指标 |
| 4.4.3 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 汽车换挡面板字符识别及缺陷检测 |
| 5.1 汽车换挡面板字符缺陷特征分析与算法设计 |
| 5.2 字符区域的模板匹配 |
| 5.2.1 基于灰度值的模板匹配 |
| 5.2.2 基于相关性的模板匹配 |
| 5.2.3 基于形状的模板匹配 |
| 5.2.4 创建字符区域形状模板 |
| 5.3 汽车换挡面板字符提取 |
| 5.3.1 图像仿射变换 |
| 5.3.2 定位字符区域 |
| 5.3.3 字符区域二值化 |
| 5.4 字符识别与缺陷检测 |
| 5.4.1 Blob分析 |
| 5.4.2 缺陷检测 |
| 5.4.3 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 系统界面设计与测试 |
| 6.1 检测系统操作界面设计 |
| 6.2 实验测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 |
参考文献
| [1] 车辆换挡缓冲阀充油特性的研究(英文)[J]. 机床与液压 2020(24) |
| [2] 霍尔开关在换挡器中的应用[J]. 汽车电器 2021(01) |
| [3] 汽车电子换挡系统换挡失效故障分析[J]. 汽车电器 2021(01) |
| [4] 拖拉机手动变速箱不同换挡方式浅析[J]. 当代农机 2021(02) |
| [5] 卡车助力式换挡定位操纵器开发与研究[J]. 汽车零部件 2019(12) |
| [6] 两挡电驱桥换挡分段控制方法研究[J]. 长春工程学院学报(自然科学版) 2019(04) |
| [7] 轮式拖拉机变速换挡操作技术要点[J]. 农机使用与维修 2020(03) |
| [8] 汽车手动换挡器耐久性测试试验装置研究[J]. 决策探索(中) 2020(03) |
| [9] 某乘用车自动换挡器换挡力匹配及换挡主观感受优化[J]. 汽车实用技术 2020(08) |
| [10] 某发动机搭载电磁离合器的风扇换挡时刻研究[J]. 柴油机设计与制造 2020(02) |
| [11] 基于专利申请的车辆换挡策略技术研究[J]. 汽车实用技术 2020(13) |
| [12] 换挡及驻车机构几何精度优化方法研究[J]. 汽车实用技术 2020(14) |
| [13] 某乘用车电子换挡手感评价体系建立[J]. 汽车科技 2020(04) |
| [14] 西部农村发展换挡新需求浅析[J]. 发展 2020(07) |
| [15] 动力换挡拖拉机换向冲击的分析与优化[J]. 拖拉机与农用运输车 2020(05) |
| [16] 乘用车手动变速箱外部换挡系统设计提升及试验验证[J]. 汽车科技 2020(05) |
| [17] 直线电机选换挡试验台的开发[J]. 汽车科技 2020(05) |
| [18] 杆式电子换挡手感设计方法[J]. 汽车实用技术 2020(20) |
| [19] 基于电动汽车零速换挡抖动控制策略优化分析[J]. 电子产品世界 2020(11) |
| [20] 汽车手动换挡系统换挡力优化研究[J]. 汽车实用技术 2019(04) |
| [21] 一种换挡缓冲阀动态特性仿真分析和试验研究[J]. 企业技术开发 2019(03) |
| [22] 某乘用车自动换挡器换挡力分析及优化[J]. 汽车科技 2019(04) |
| [23] 瞬时电控气动换挡机构设计与分析[J]. 上海工程技术大学学报 2019(02) |
| [24] 浅谈车辆自动变速器换挡技术[J]. 科学技术创新 2019(31) |
| [25] 新型变速器换挡机构设计及其选换挡力仿真[J]. 计算机仿真 2017(11) |
| [26] 汽车换挡性能测量系统研究[J]. 汽车技术 2016(12) |
| [27] 汽车换挡机构噪声的研究[J]. 北京汽车 2017(01) |
| [28] 摩托车电子控制换挡装置的研究[J]. 小型内燃机与车辆技术 2017(01) |
| [29] 某变速器选换挡力优化[J]. 机械管理开发 2017(03) |
| [30] 摩托车电动换挡装置的研究[J]. 摩托车技术 2017(03) |
相似文献
| [1]商用车手动变速箱换挡性能试验系统的开发[D]. 张满.重庆大学2019 |
| [2]基于数据挖掘方法的DCT智能换挡研究[D]. 杨坤谕,Si Honglu.重庆大学2019 |
| [3]基于字符增强的命名实体识别方法研究[D]. 赵佳.北京交通大学2020 |
| [4]字符扭曲粘连验证码识别技术研究[D]. 柳红刚.西安电子科技大学2012 |
| [5]图像中字符定位方法的研究[D]. 张绪进.西安理工大学2004 |
| [6]卡片字符高速识别与校验系统的研究与设计[D]. 朱桂方.电子科技大学2010 |
| [7]血袋字符高速识别系统的研究[D]. 杨富元.长春工业大学2014 |
| [8]国产并行计算系统上字符空间展开关键技术研究[D]. 孙凛.华南理工大学2017 |
| [9]视频图像字符认知特征提取与识别研究[D]. 钱波.合肥工业大学2004 |
| [10]基于机器视觉的汽车零部件字符检测系统设计与实现[D]. 袁纵青.中国矿业大学2020 |
基于机器视觉的汽车挡位板自动分类与特征缺陷检测技术研究
下载Doc文档