基于機(jī)器視覺(jué)的自動(dòng)檢測(cè)算法研究.pdf

1、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。
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2、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

3、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)