基于机器视觉的硬盘驱动架尾孔的检测研究

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基于机器视觉的硬盘驱动架尾孔的检测研究

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毕业论文范文题目：基于机器视觉的硬盘驱动架尾孔的检测研究，论文范文关键词：基于机器视觉的硬盘驱动架尾孔的检测研究
基于机器视觉的硬盘驱动架尾孔的检测研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：计算机视觉作为一种先进的自动检测技术之一,具有非接触性、实时性、灵活性、精确性等优点,随着计算机水平、成像设备制造工艺水平的提高和图像处理技术的不断发展,计算机视觉检测技术将在生产实践中得到更为广泛的应用和发展。本文以硬盘驱动架的上下尾孔为对象,对摄像机标定、边缘检测和圆孔测量直径的视觉方法等关键技术进行了深入的研（文章此处忽略..）究,实现了利用计算机视觉检测技术对小孔的高精度测量。在计算机视觉检测系统中,除了摄像机等硬件以外,光源和镜头是影响图像质量最为关键的硬件设备。在本系统中,选用LED光源和畸变小的镜头作为视觉检测系统的照明光源和成像镜头,为精密测量提供了高质量的图像。针对本测量系统的特点,本文提出了一种简单且具有较高精度的标定方法。（文章此处忽略..）在标定过程中,以标准工件为标准参照物,采用曲线拟合算法求该参照物小孔直径。标定结果与HexSight软件包中的标定结果进行了对比实验,结果令人满意。在边缘处理方法中,本文比较了经典边缘检测算子与Canny算法的性能,Canny边缘检测算子在边缘定位精度和抗噪声能力上都优于前者。所以在本测量系统中采用了Canny边缘（文章此处忽略..）检测算子。本文同时也对亚像素边缘检测的方法做了一些研究。本文基于对视觉检测圆的研究,提出了两种检测算法,一种是改进的Hough变换检测圆算法,该算法大大提高了计算的速度和计算结果的精度。另外一种方法是基于圆周上8点拟合算法。针对测量系统的特点,本文分析了影响测量精度的因素。并根据客户的要求,对提出的两种圆检测算法进行（文章此处忽略..）了重复精度和相关性实验。实验结果表明,这两种算法是有效可行的,完全能满足检测精度要求。但是基于圆周8点拟合算法的重复精度与相关性都比改进的Hough变换算法要高。所以,本视觉系统最终采用了基于圆周8点拟合算法,并在OpenCV图像处理库的基础上,利用了VC++开发了一套硬盘驱动架上下尾孔的视觉检测系统。

以上为本篇毕业论文范文基于机器视觉的硬盘驱动架尾孔的检测研究的介绍部分。

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