基于机器视觉的玻璃质量在线检测系统设计

众所周知,随着时代的发展,玻璃制品由于具有诸多优点而使其被广泛应用在日常生活中。玻璃容器的耐热耐压耐清洗的特点使其可以被多次周转使用。在运输与储存中,关键取决于其质量。传统玻璃瓶质量检查主要靠人工来完成,不仅耗费巨大的人力资源,而且速度很慢。为解决该问题,本课题提出了机器视觉取代人工视觉,利用神经网络算法取代人的大脑。这样一来效率与经济效益得以提升。

青岛大学

本科生毕业论文（设计）

题 目：基于机器视觉的玻璃质量在线检测系统设计 姓 名： XXXXXX 学 院： 专 业： 班 级： 2008.02 学 号： 指导教师： XXXXXX 完成时间：

2012年 6月 18日

众所周知,随着时代的发展,玻璃制品由于具有诸多优点而使其被广泛应用在日常生活中。玻璃容器的耐热耐压耐清洗的特点使其可以被多次周转使用。在运输与储存中,关键取决于其质量。传统玻璃瓶质量检查主要靠人工来完成,不仅耗费巨大的人力资源,而且速度很慢。为解决该问题,本课题提出了机器视觉取代人工视觉,利用神经网络算法取代人的大脑。这样一来效率与经济效益得以提升。

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论文（设计）作者签名： 日期： 年 月 日

指 导 教 师 签 名： 日期： 年 月 日

众所周知,随着时代的发展,玻璃制品由于具有诸多优点而使其被广泛应用在日常生活中。玻璃容器的耐热耐压耐清洗的特点使其可以被多次周转使用。在运输与储存中,关键取决于其质量。传统玻璃瓶质量检查主要靠人工来完成,不仅耗费巨大的人力资源,而且速度很慢。为解决该问题,本课题提出了机器视觉取代人工视觉,利用神经网络算法取代人的大脑。这样一来效率与经济效益得以提升。

目录

摘 要............................................................... I Abstract ............................................................II 1 绪论 .............................................................. 1

1.1研究背景与意义 .................................................................................................................... 1 1.2 国内外研究现状 ................................................................................................................... 2 1.3 主要研究内容....................................................................................................................... 2

2 图像采集 .......................................................... 4

2.1 图像采集硬件——工业相机.................................................................................................. 4 2.2 图像采集硬件——图像采集卡 .............................................................................................. 6 2.3 图像采集硬件——图像采集光源........................................................................................... 6 2.4 图像采集硬件——流程搭建.................................................................................................. 7 2.5 图像采集硬件总结................................................................................................................ 7

3 图像处理 .......................................................... 8

3.1 图像预处理 .......................................................................................................................... 8 3.2 图像特征变量及参数提取 ....................................................................................................14 3.3 工业玻璃瓶质量检测参数 ....................................................................................................19

4 BP神经网络 ........................................................21

4.1 BP网络神经元及模型 ..........................................................................................................21 4.2 BP网络的学习 .....................................................................................................................22 4.3 BP网络泛化能力 .................................................. …… 此处隐藏：12673字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……