基于Halcon的水平仪气泡自动分类系统研究

论文摘要

为了实现生产过程中水平仪气泡实时快速分类而研发机器视觉水平仪气泡自动分类系统,这是水平仪生产机器换人的关键。研究了基于Halcon的图像处理与识别技术,结合Qt语言设计了自动分类系统软件。介绍了自动分类系统的硬件构成、工作原理,以及图像获取和识别水平仪气泡特定参数的方法。分析了自动分类过程中图像滤波、边缘检测、轮廓提取等图像处理技术,并进行了实验验证。结果表明,使用基于Halcon的机器视觉图像处理技术,能使水平仪的气泡分类速度更快、更准确,单张图像平均检测时间≤786 ms,长度检测平均误差≤0.02 mm,满足水平仪生产机器换人的需要。

论文目录

• 1 系统硬件构成
• 2 基于Halcon的图像处理方法
•   2.1 图像采集
•   2.2 滤 波
•   2.3 边缘检测
•     2.3.1 寻找图像中的强度梯度
•     2.3.2 利用滞后的边界跟踪
•   2.4 轮廓提取
•   2.5 椭圆拟合
• 3 自动分类系统软件
• 4 试验与结果分析
• 5 结 语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 项新建,黄佩,郑永平,王文丽

关键词: 自动分类系统,图像处理

来源: 浙江科技学院学报 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 仪器仪表工业,计算机软件及计算机应用

单位: 浙江科技学院自动化与电气工程学院

基金: 浙江省教育厅一般科研项目(Y201018333)

分类号: TP391.41;TH712

页码: 180-186

总页数: 7

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