發(fā)布時(shí)間：2021-03-04 21:00

  近年來(lái),隨著工業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)進(jìn)程的不斷推進(jìn),越來(lái)越多手工制造產(chǎn)業(yè)開(kāi)始向機(jī)械化自動(dòng)生產(chǎn)轉(zhuǎn)型。目前大連某樣本冊(cè)生產(chǎn)企業(yè)中,樣本頁(yè)的分頁(yè)生產(chǎn)作業(yè)主要采用人工分頁(yè)的方式進(jìn)行,存在效率低下、勞動(dòng)成本高、作業(yè)強(qiáng)度大、不能持續(xù)工作,容易造成分頁(yè)錯(cuò)誤的問(wèn)題。為了提高效益,該企業(yè)利用工業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)代替人工分頁(yè)生產(chǎn),但是需要克服自動(dòng)檢測(cè)遇到的問(wèn)題:由于成本投入受限,設(shè)備制作不夠精良,樣本頁(yè)在傳送過(guò)程中容易出現(xiàn)偏移、翻頁(yè)等情況,影響檢測(cè)的準(zhǔn)確性。針對(duì)企業(yè)樣本頁(yè)機(jī)械生產(chǎn)自動(dòng)檢測(cè)遇到的問(wèn)題,本文通過(guò)大量研究,利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)和圖像檢測(cè)技術(shù),設(shè)計(jì)了適應(yīng)該企業(yè)工業(yè)化生產(chǎn)的自動(dòng)檢測(cè)算法。充分考慮到樣本頁(yè)實(shí)際分頁(yè)生產(chǎn)的特點(diǎn),本文分別設(shè)計(jì)了基于Surf的特征檢測(cè)算法和基于OCR的頁(yè)碼檢測(cè)算法來(lái)檢測(cè)不同的樣本頁(yè)分頁(yè)情況。特征檢測(cè)算法分別抽取模板圖像與目標(biāo)圖像的Surf特征點(diǎn)和特征描述符進(jìn)行特征匹配,利用knn對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行篩選,匹配成功后利用單應(yīng)矩陣建立映射關(guān)系。頁(yè)碼檢測(cè)算法需要先對(duì)頁(yè)碼字符進(jìn)行訓(xùn)練,在檢測(cè)之前利用快速定位算法計(jì)算圖像的偏移角度并截取檢測(cè)區(qū)域,然后利用相關(guān)系數(shù)模板匹配算法精確定位頁(yè)碼檢測(cè)圖像,并根據(jù)與目標(biāo)圖像之間的偏移角度進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。之后利用訓(xùn)練好的數(shù)據(jù)對(duì)頁(yè)碼圖像進(jìn)行識(shí)別,并采用差異度匹配算法進(jìn)一步確認(rèn)檢測(cè)結(jié)果是否正確。本文在自動(dòng)檢測(cè)算法基礎(chǔ)上,開(kāi)發(fā)了一套適用于實(shí)際工業(yè)檢測(cè)環(huán)境的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng),并成功應(yīng)用于企業(yè)樣本頁(yè)機(jī)械化分頁(yè)生產(chǎn)中。經(jīng)過(guò)實(shí)際工業(yè)檢測(cè)驗(yàn)證,本文自動(dòng)檢測(cè)算法能很好地解決了企業(yè)樣本頁(yè)機(jī)械生產(chǎn)的自動(dòng)檢測(cè)問(wèn)題,并且滿足工業(yè)生產(chǎn)的實(shí)時(shí)檢測(cè)需求,具有很好的運(yùn)行效率、準(zhǔn)確性和魯棒性,能夠適應(yīng)不同的檢測(cè)條件,達(dá)到很好的檢測(cè)效果。
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1555804