基于机器视觉的轮毂匹配识别方法研究

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轮毂是汽车上的重要部件,在车辆行驶过程中起着支撑汽车、承受外力的作用,因此轮毂的质量将会直接影响车辆行驶的安全。在轮毂出厂之前,需要先对轮毂进行质量检测。由于进行质量检测工序前需要对轮毂按型号分类操作,因此需要获得当前进行质量检测的轮毂的型号。鉴于传统的人工识别轮毂型号的方式存在许多弊端,本文探索研究了一种基于机器视觉的轮毂型号识别方案,实现了一个轮毂型号自动识别系统,完成了对轮毂的分类识别。在轮毂型号识别中,其中的难点主要是轮毂图像与背景图像的分离、轮毂图像特征的提取以及特征的匹配。针对以上的难点,主要做了以下研究工作:1)在图像预处理阶段,提出一种提取轮毂圆形区域、平滑毛刺的算法流程。针对使用Hough圆变换算法定位的圆精度不够的问题,提出使用候选圆筛选算法改进。首先通过Canny算法对轮毂图像进行边缘检测,接着利用Hough圆变换算法提取候选圆,并且对候选圆筛选,从而精确地提取到最佳的外轮廓圆,最后利用该圆提取出轮毂区域。通过实验证明这个算法流程可以准确地分离轮毂和背景。2)在特征提取阶段,本文设计了一个综合使用多个轮毂特征的算法流程。首先使用Hough圆变换算法提取轮毂半径作为第一个匹配特征,接着使用特征点提取算法提取轮毂局部特征点作为第二个匹配特征。通过对比实验综合比较了SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法、SURF(Speeded Up Robust Features)算法以及ORB(Oriented Fast and Rotated Brief)算法的匹配速度和匹配准确度,最终采用ORB算法提取轮毂局部特征点。3)在特征匹配阶段,首先使用轮毂半径进行粗匹配,缩小匹配范围,然后使用特征点进行精确匹配。在特征点匹配时,针对出现误匹配点的情况,提出使用随机抽样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法对匹配点提纯以剔除误匹配点。针对特征点匹配失败从而出现轮毂型号识别不出的情况,提出了一种旋转角度调整算法流程。首先通过多次旋转轮毂图像找到最佳和次佳的旋转角度,接着使用这两个旋转角度下的轮毂图像进行特征点匹配,最后取两次匹配结果中的最大匹配点数进行识别。4)搭建完整的轮毂识别系统,包括图像采集显示功能、数据库管理功能、匹配识别功能。在生产线上进行综合识别实验,并通过实验数据,验证了本文提出的识别系统具有识别准确率高、识别实时性强的优点,可以满足工业生产的需要。
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