基于機(jī)器視覺的酒瓶檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)任務(wù)書

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1、大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)任務(wù)書題目：基于機(jī)器視覺的酒瓶檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)學(xué)生姓名屆屆學(xué)院（系）專業(yè)指導(dǎo)教師職稱下達(dá)任務(wù)日期4一、畢業(yè)設(shè)計(jì)內(nèi)容及要求本課題的范疇屬于機(jī)器視覺中的視覺檢測領(lǐng)域。我國是生產(chǎn)和消費(fèi)的大國，特別是酒業(yè)生產(chǎn)己經(jīng)成為國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。對于酒類生產(chǎn)過程中，對于酒瓶瑕疵和酒瓶液位的檢測，傳統(tǒng)的方法是采用人工檢測，但人眼觀測存在如下缺點(diǎn)：(1)人眼長期觀察容易疲勞，難免產(chǎn)生遺漏(2)人眼感覺難以量化，標(biāo)準(zhǔn)難以掌握(3)因人的反映速度有限，一旦發(fā)現(xiàn)啤酒體積不符合要求，也難以立即剔除，需中斷酒水生產(chǎn)線的運(yùn)行，這樣對生產(chǎn)線的速度

2、及其連貫性有一定限制。隨著罐裝速度不斷提高，傳統(tǒng)人眼檢測己難以保證準(zhǔn)確性。機(jī)器視覺系統(tǒng)采用高分辨率攝像技術(shù)，光學(xué)照明技術(shù)，機(jī)電控制技術(shù)以及實(shí)時(shí)圖像處理技術(shù)，很好的滿足了檢測的實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性要求。采用機(jī)器視覺的方法，可以有效克服人眼檢測的不足，提高生產(chǎn)線的自動化程度與效率。本課題即研究基于機(jī)器視覺，利用圖像處理技術(shù)進(jìn)行酒瓶瑕疵和液位情況的相關(guān)檢測。此設(shè)備應(yīng)用到酒類生產(chǎn)線上，可代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人眼檢測，將不合格產(chǎn)品剔除。具有高速度，高精度，無接觸，無污染，智能自動化的特點(diǎn)?；跈C(jī)器視覺進(jìn)行酒瓶檢測的基本工作原理是：在生產(chǎn)線上，被測酒瓶經(jīng)

3、光源照射，經(jīng)光學(xué)系統(tǒng)聚焦后成像于CCD工業(yè)相機(jī)的CCD像面上；用圖像采集卡采集相機(jī)的圖像信息，然后由計(jì)算機(jī)的算法程序軟件完成對酒瓶瑕疵和液位信息的自動檢測。本課題的主要目標(biāo)有三方面：(1)視覺檢測系統(tǒng)的器件選型對于一個(gè)典型的機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)，其硬件系統(tǒng)構(gòu)成主要包括光源、鏡頭、芯片和相機(jī)、圖像采集卡、計(jì)算機(jī)。光源是機(jī)器視覺系統(tǒng)的第一步，特別對于酒瓶類易透射和反射光的被測物，選擇何種光源非常重要。光源對能否進(jìn)行穩(wěn)定、清晰、高對比度的成像起著關(guān)鍵作用，而穩(wěn)定、清晰、高對比度成像對保證結(jié)果的準(zhǔn)確和可靠性起著關(guān)鍵作用。鏡頭（成像透鏡）把

4、被測物成像于CCD傳感器的光敏面上，以達(dá)到非接觸式測量的放大或縮小被測物的目的。相機(jī)是機(jī)器視覺系統(tǒng)的核心器件，近年來，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，相機(jī)和圖像采集卡得到了快速的發(fā)展，各種型號、尺寸、速率、應(yīng)用領(lǐng)域的相機(jī)和采集卡層出不窮。因此，根據(jù)本課題的測量需求，如何選擇光源、鏡頭、相機(jī)等，是本課題的一個(gè)研究內(nèi)容。(2)測量系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)構(gòu)成不同的光照方式，會使圖像產(chǎn)生不同的效果，如何避免酒瓶玻璃的透射和反射光，如何避免酒瓶顏色的影響，突出酒瓶瑕疵和液位情況，形成利于檢測的圖像，有待于本課題的研究。4(3)圖像處理算法設(shè)計(jì)圖像處理算法包括兩

5、個(gè)方面，一方面是為了改善圖像質(zhì)量的圖像增強(qiáng)算法；另一方面是為了實(shí)現(xiàn)檢測目的的圖像分析。原始采集到的圖像由于多種因素的影響，比如說光學(xué)系統(tǒng)失真、相機(jī)噪聲等，往往會產(chǎn)生一定的圖像質(zhì)量的下降，如噪聲點(diǎn)嚴(yán)重，邊緣模糊、對比度低等。降質(zhì)的圖像不利于后續(xù)的分析和處理，甚至?xí)?dǎo)致檢測結(jié)果失敗。因此，為了改善圖像質(zhì)量，要在圖像處理前要進(jìn)行一定的圖像增強(qiáng)算法處理。改善圖像質(zhì)量后，對于酒瓶檢測來說，其主要的圖像處理算法是缺陷分割、判別及液位高度檢測等算法。缺陷分割可以基于灰度差異來進(jìn)行，邊緣提取是若干特征參數(shù)提取的前提條件。邊緣提取常用的方法是模

6、板濾波法，學(xué)生根據(jù)研究可以提出不同的方案。推薦圖像處理算法基于Matlab軟件或VisualC++軟件進(jìn)行。本畢業(yè)設(shè)計(jì)要完成的任務(wù)目標(biāo)是：(1)掌握視覺檢測的工作原理；(2)掌握圖像處理編程語言的軟件環(huán)境；(3)查閱資料，根據(jù)設(shè)計(jì)目標(biāo)，進(jìn)行光源、鏡頭、相機(jī)、圖像采集卡等器件選型；(4)針對酒瓶檢測的需要，設(shè)計(jì)視覺視覺檢測系統(tǒng)的架設(shè)結(jié)構(gòu)，特別是光源照射方式的設(shè)計(jì)，以便采集到清晰可靠的酒瓶液位圖像。(5)設(shè)計(jì)圖像缺陷分割、判別算法和液位檢測算法，實(shí)現(xiàn)酒瓶檢測。設(shè)計(jì)完成時(shí)須提交的內(nèi)容是：(1)檢測系統(tǒng)的硬件器件選型情況（光源、鏡頭、

7、相機(jī)、圖像采集卡等）；(2)整體檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方案，包括光照方式、物像距尺寸等（圖、表、文字說明等）；(3)圖像處理算法方案；(4)圖像處理程序；(5)畢業(yè)設(shè)計(jì)說明書一份。參考文獻(xiàn)：[1]CarstenSteger著,楊少榮等譯.機(jī)器視覺算法與應(yīng)用.清華大學(xué)出版社,2008年11月第1版[2]岡薩雷斯著,阮秋琦等譯.數(shù)字圖像處理(中文版).電子工業(yè)出版社,第2版,2010年第7次印刷[3]朱秀昌等著.數(shù)字圖像處理與圖像通信.北京郵電大學(xué)出版社,2002年5月[4]吳斌,胡彥彥,肖愛民等.基于計(jì)算機(jī)視覺的空瓶檢測系統(tǒng).北京工業(yè)大學(xué)

8、學(xué)報(bào),2007年第2期??[5]梁敏敏.在線高速智能空瓶檢測系統(tǒng)的研究與開發(fā).山東大學(xué)碩士學(xué)位論文,42008年二、畢業(yè)設(shè)計(jì)進(jìn)度計(jì)劃及檢查情況記錄表序號起止日期計(jì)劃完成內(nèi)容實(shí)際完成內(nèi)容檢查日期檢查人簽名12011.11.10～2012.2.28查閱資料，調(diào)研，準(zhǔn)備開題報(bào)告23