齿轮零件形状的自动检测与识别研究.doc

1、XXX大学邮电与信息工程学院毕业设计论文论文题目 齿轮零件形状的自动检测与识别研究学 号 学生姓名 专业班级 指导教师 总评成绩 2012 年 6 月 1 日目 录摘 要IIAbstractIII第一章 绪 论11.1 课题背景11.2 国内外研究状况和应用前景21.3 本文研究的主要内容9第二章 图像处理102.1 MATLAB介绍102.2 MATLAB 产品系列重要功能：112.3 MATLAB图像处理过程142.4 本章小结25第三章 齿轮零件形状的自动检测与识别263.1 齿轮零件图像的预处理263.2 边缘轮廓的提取313.3 本章小结31第四章 总结与展望324.1 总结324.

2、2 展望33致 谢34参考文献351XXX大学邮电与信息工程学院 毕业设计（论文）摘 要 基于MATLAB图像处理技术，详细介绍了应用图像处理的方法（图像灰度变换、中值滤波、直方图均衡化、二值化）对齿轮图像进行预处理并采用Canny算子进行齿轮图像的边缘提取，根据图像的轮廓对齿轮进行下一步的测量。提出了一种简单的非接触测量方法来确定齿轮各部分的尺寸。提出的基于机器视觉的齿轮尺寸测量技术具有重要的理论价值和应用前景。 数字图像处理技术是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科，随着图像处理理论和方法的进一步完善，使得数字图像处理技术在各个领域得到了广泛应用，并显示出广阔的应用前景。MATLAB既是

3、一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台。它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或编程以完成各自的计算。MATLAB中集成了功能强大的图像处理工具箱。由于MATLAB语言的语法特征与C语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式，而且这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以MATLAB在图像处理的应用中具有很大的优势。关键词：MATLAB；图像处理；齿轮测量；IIAbstractBased on the MA

4、TLAB image processing technology,this paper thorough introduces the method of using image processing,including gray transform,median filter,histogram equalization,binarization to preprocess Gear image and do edge extraction of gear image with Canny operator,so the next measurement is carried accordi

5、ng to the silhouette image.It proposes a simple non-contact measurement method to measure the dimension of each part of gear.The gear size measurement technique base on machine vision propsoed in this paper has important theoretical value and application prospects.Digital image processing technology

6、 in the 1960s developed a new discipline,with the image processing theory and methods to further improve,making the digital image processing technology has been widely applied in various fields,and shows broad application prospects.MATLAB is a kind of intuitive,efficient computer language,but it is

7、also a scientific computing platform.It provides data analysis and data visualization,algorithms,and application development provides the core mathematics and advanced graphical tools.It provides more than 500 according to mathematical and engineering functions,engineering and technical personnel an

8、d scientists can interact with its integrated environment or programming to complete their calculations.Keywords: MATLAB ;image processing ;gear measurement ;edge detectionIIIXXX大学邮电与信息工程学院 毕业设计（论文）第一章 绪 论 1.1 课题背景伴随着计算机技术的高速发展,数字图像处理成为了一门新兴学科,并且在生活中的各个领域得以广泛应用。图像边缘检测技术则是数字图像处理和计算机视觉等领域最重要的技术之一。在实际图

9、像处理中,图像边缘作为图像的一种基本特征,经常被用到较高层次的图像处理中去。边缘检测技术是图像测量、图像分割、图像压缩以及模式识别等图像处理技术的基础,是数字图像处理重要的研究课题之一。 边缘检测是图像理解、分析和识别领域中的一个基础又重要的课题, 边缘是图像中重要的特征之一,是计算机视觉、模式识别等研究领域的重要基础。图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中,主要表现为图像局部特征的不连续性,是图像中灰度变化比较强烈的地方,也即通常所说的信号发生奇异变化的地方。经典的边缘检测算法是利用边缘处的一阶导数取极值、二阶导数在阶梯状边缘处呈零交叉或在屋顶状边缘处取极值的微分算法。图像边缘检测一直是图

10、像处理中的热点和难点。 近年来,随着数学和人工智能技术的发展,各种类型的边缘检测算法不断涌现，如神经网络、遗传算法、数学形态学等理论运用到图像的边缘检测中。但由于边缘检测存在着检测精度、边缘定位精度和抗噪声等方面的矛盾及对于不同的算法边缘检测结果的精度却没有统一的衡量标准,所以至今都还不能取得令人满意的效果。另外随着网络和多媒体技术的发展,图像库逐渐变得非常庞大，而又由于实时图像的目标和背景间的变化都不尽相同,如何实现实时图像边缘的精确定位和提取成为人们必须面对的问题。MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和

11、交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。特点：1、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；2、具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化;3、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；4、 功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ,为用户提供了大量方便实用的处理工具。本课题就是MATLAB软件在图像检测与目标识别中的应用进行研究，主要任务是对齿轮零件形状态检测，完成齿轮零件形状的自动检测与识别研究。1.2 国内外研究状况和应用前景1.2.1 国内研究状况和应用前景数字图像处理又称为计算机图像处理，

12、它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，

13、并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的

14、头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系

15、统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。对图像进行处理(或加工、分析)的主要目的有三个方面:提高图像的视感质量,如进行图像的亮度、彩色变换,增强、抑制某些成分,对图像进行几何变换等,以改善图像的质量。提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是计算机或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面,如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构