基于機器視覺的自動檢測算法研究.pdf

1、近年來，隨著工業(yè)機械化生產進程的不斷推進，越來越多手工制造產業(yè)開始向機械化自動生產轉型。目前大連某樣本冊生產企業(yè)中，樣本頁的分頁生產作業(yè)主要采用人工分頁的方式進行，存在效率低下、勞動成本高、作業(yè)強度大、不能持續(xù)工作，容易造成分頁錯誤的問題。為了提高效益，該企業(yè)利用工業(yè)機械化生產代替人工分頁生產，但是需要克服自動檢測遇到的問題:由于成本投入受限，設備制作不夠精良，樣本頁在傳送過程中容易出現(xiàn)偏移、翻頁等情況，影響檢測的準確性。
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2、對企業(yè)樣本頁機械生產自動檢測遇到的問題，本文通過大量研究，利用機器視覺技術和圖像檢測技術，設計了適應該企業(yè)工業(yè)化生產的自動檢測算法。充分考慮到樣本頁實際分頁生產的特點，本文分別設計了基于Surf的特征檢測算法和基于OCR的頁碼檢測算法來檢測不同的樣本頁分頁情況。特征檢測算法分別抽取模板圖像與目標圖像的Surf特征點和特征描述符進行特征匹配，利用knn對匹配結果進行篩選，匹配成功后利用單應矩陣建立映射關系。頁碼檢測算法需要先對頁碼字符進行

3、訓練，在檢測之前利用快速定位算法計算圖像的偏移角度并截取檢測區(qū)域，然后利用相關系數(shù)模板匹配算法精確定位頁碼檢測圖像，并根據(jù)與目標圖像之間的偏移角度進行旋轉。之后利用訓練好的數(shù)據(jù)對頁碼圖像進行識別，并采用差異度匹配算法進一步確認檢測結果是否正確。
　　本文在自動檢測算法基礎上，開發(fā)了一套適用于實際工業(yè)檢測環(huán)境的自動檢測系統(tǒng)，并成功應用于企業(yè)樣本頁機械化分頁生產中。經過實際工業(yè)檢測驗證，本文自動檢測算法能很好地解決了企業(yè)樣本頁機械生產