目录
摘要.I
Abstract.II
1绪论.1
1.1课题背景及意义..1
1.3论文的主要内容..2
2机器视觉技术.4
2.1机器视觉光源..4
2.2机器视觉镜头和相机.5
2.3图像的采集..6
2.4图像的处理..6
3机器视觉测量定位系统设计...7
3.1图像采集..7
3.2硬件电路连接..7
3.3系统软件设计..7
3.4图像处理..8
4算法及实现..10
4.1灰度化算法10
4.2二值化10
4.3开运算11
4.4轮廓检测12
4.5求轮廓的最新小外接矩定义ROI区域..13
4.6霍夫变换求圆心和半径...14
5测量算法和定位的坐标转换实现.15
5.1测量算法15
5.2定位的实现16
5.3建立坐标系17
6.1单片机介绍20
6.2串口通信介绍21
7结论与展望...22
参考文献...23
致谢...24
附录...25
1 绪论 1.1课题背景及意义 随着我国经济的发展,越来越多的劳动密集型企业开始向东南亚等欠发达国家转移,我国的企业开始面临产业升级,一方面是因为劳动力成本提高,另一方面,粗加工企业开始转向精加工,不再需要大规模劳动力,而且我国也面临劳动力不足的情况,人口红利已经消退。自动化设备市场出现了卖方市场,催生了大量的自动化设备生产制造商,他们为企业定制局部或者是一整套的解决方案。 在自动化中的众多技术中,机器视觉扮演了越来越重要的将角色。中国的制造业在向国际发达国家靠拢,向着高精度,低产出,高效益,高度自动化方向迈进,这必然要减少人工的参与,提高用工的素质。机器视觉不光能实现自动化,还能实现智能化。机器视觉可以代替人工的许多方面,目前已经投入使用的人脸识别,无人机技术和机动车自动驾驶,都是机器视觉应用的典范。在工业应用中机器视觉参与了产品的测量、品质检测、产品分类等各个环节。 机器视觉就是利用相机等图像采集设备将像素、颜色、亮度等图像信息转化成数字信息存入图像处理系统,再通过图像处理系统对数字信号进行滤波、增强、边沿检测等算法处理,抽取目标特正,