基于HALCON的螺钉安装检测
31页1、摘 要 目前在市场上对于螺钉安装的检测大多采用人工,当需要检查的螺丝数量多以及螺丝体积较小的时候,工人检查和安装就比较费力。因此,为了使检测的结果更为快速和准确,本文尝试利用机器视觉算法来解决这一问题。在设计之前,我们对机器视觉和图像处理技术进行了相关的了解,以便更好地解决问题。接着开始试验,首先我们在合适的光照条件下取得螺丝安装的图像;然后通过HALCON软件对得到的图像进行相关的图像预处理并进行检测,检查是否安装螺钉,且对螺钉位置进行重点圈示;最后将得到的检测结果与C+Builder进行交互,通过BCB设计的用户界面展示出来。关键字: 螺钉; 机器视觉;图像处理; HALCON; C+Builder ABSTRACTCurrently on the market for screw to install detection using artificial mostly, when need to check the number of screws and screw more small, workers are more difficult to check and inst
2、all.Therefore, in order to make the test results more rapid and accurate, this paper tries to solve this problem by using the machine vision algorithm.Before the design, we had a knowledge of machine vision and image processing technology to better solve the problem.Then began the experiment,first, we get the image of the screw in the right light.Then the image is processed and tested by the HALCON software, and the screw is checked and the screw position is highlighted.The resulting test result
3、s will interact with the c + + Builder and display the user interface designed by BCB.Keywords: screw; machine vision; image processing; HALCON;C+Builder 目 录1.绪论11.1课题研究的背景及意义11.2国内外研究现状22.机器视觉及软件介绍32.1机器视觉技术简介32.2机器视觉系统32.2.1机器视觉系统简介32.2.2机器视觉检测42.2.3机器视觉的发展动向52.3机器视觉软件52.3.1 HALCON 简介52.3.2 HALCON 特点62.3.3 HALCON 功能发展63.图像处理73.1 图像处理技术73.1.1图像和数字图像73.1.2图像技术和图像工程73.2数字图像处理系统83.2.1图像处理和分析系统83.2.2 图像采集模块93.2.3图像的数据编码和传输94. 图像预处理技术介绍94.1 图像增强94.2灰度值变换104.3图像平滑114.3.1图像平滑介绍114.3.2 中值滤波115. 螺钉安装检测的
4、软件设计125.1图像处理的算法流程125.2螺钉安装检测的程序设计146. 用户界面设计186.1 C+ builder简介186.2 HALCON与BCB混合编程196.2.1混合编程的设计流程196.2.2环境配置与库函数调用206.3 螺钉安装检测界面设计217. 结语23参考文献24附录25致谢271 绪论1.1 课题研究的背景及意义改革开放以后,经济发展越来越快,许多行业对检测方面的技术要求提高。比如,需要对图像进行实时的监控,对仪器检测的精密度要求也越来越高,还有对半导体芯片的封装检测。我国传统检测方式主要是人工检测,但在现在绝大多数行业的检测中,人工检测存在明显的缺陷和局限性。人工检测不仅工作量大、效率低,而且人工检测的结果容易受到工作人员的熟练度和身体疲劳情况的影响,进而影响到检测结果,同时在高精度检测要求下,人工检测的速度太慢,无法达到企业的要求。因此,现代工业急需一种新的技术来替代人工检测。机器视觉由于近来数字图像处理和计算机技术的快速发展脱颖而出。工厂机器上的螺钉因为时间久了和平时的碰撞冲击,有些螺钉就会变的松动甚至脱落。螺钉的松动和脱落都会对机器的正常运行产生
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