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基于机器视觉的物体识别和定位系统研究开题报告

 2021-12-29 21:19:21  

全文总字数:1638字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

机器视觉,又被称为计算机视觉或人工视觉,是用计算机模拟人眼的视觉功能,从图像或图像序列中提取信息,对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。将机器视觉识别定位技术用于生产,不仅能够提高生产率,而且能避免人为因素导致的失误。 在一些大批量、高质量要求的工业生产线上,或是在一些不适合人工直接操作的恶劣的环境中,我们常可以借助机器来完成任务,而机械手就是其中一种工作形式。另外,当机械手具备了机器视觉的能力后,生产效率以及生产自动化就都能大大提高了。为了实现更加精确、更加快速的实际应用,本文以机械手为介,以夹子为抓取对象,研究了对夹子的识别定位过程。

国内外研究现状

这几年,全世界的机器视觉产业都步入了飞速发展时期,产量都大大地一年高于一年。在全球制造中心向中国转移的时代背景下,很多国外厂商都选择在中国建立工厂。1980年往后,机器视觉技术进军国内。刚开始,多是与半导体联合应用。也广泛在电子行业中使用,像电路组装、印刷、制造元器件和半导体设备。虽然机器视觉在国内起步比较晚,在工业领域的应用也就在这十几年间,但现在整个行业也在快速发展期,有很大的发展空间。具体表现为行业市场容量的快速增长、从业企业数量的快速增加、应用领域的逐渐扩大。

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2. 研究的基本内容

本文的研究内容是在建立在硬件和软件两个系统之上的。由摄像头、待识别的夹子、计算机和显示屏组成的硬件平台,步骤是:先将待识别的夹子放置于设定好的检测空间中,通过安装好的摄像头获取到各种状态下的夹子的图像,再将获得的图片经过计算机,对获取图片进行处理,通过待识别的图像与模板图像的相似度度量来识别夹子,并确定图像中夹子的摆放状态。

利用matlab中一些自带函数处理图像,本文中包括了彩色图像灰度化、图像增强、二值化、图像边缘检测和区域填充。这样才能很好的提取到图像中想要的信息。所以图像的处理过程很重要。

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3. 实施方案、进度安排及预期效果

一、二月份查阅资料;

三、四月份仿真、完善程序;翻译英文文献;

五月份写论文、修改论文、完善定稿。

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4. 参考文献

[1]陈刚,魏晗,高毫林。matlab在数字图像处理中的应用[m]。北京:清华大学出版社,2016.

[2]成莹,基于机器视觉的物体识别定位系统的研究[d].重庆:西南大学,2011.

[3]苏庆堂,巩艳华,白艳梅,吕高焕,matlab原理及应用案例教程[m].北京:清华大学出版社,2016.

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