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文檔簡介
1、工業(yè)視覺檢測在現(xiàn)代工業(yè)自動化生產中有著廣泛的應用前景。視覺檢測的核心技術是圖像識別技術,本文對基于圖像識別的產品表面質量檢測軟件系統(tǒng)的一些理論和關鍵技術進行了較為深入的研究。提出了一個基于框架存儲、數(shù)字圖像處理、BP神經網絡和PCA雙分類器的圖像識別檢測軟件系統(tǒng)和相關算法。
首先,介紹工業(yè)視覺檢測的背景知識和現(xiàn)存相關技術,研究了視覺檢測系統(tǒng)的軟件構成,提出了由圖像預處理模塊、圖像識別分類器模塊、基礎存儲模塊組成的檢測系統(tǒng)軟
2、件設計。其次,研究并實現(xiàn)了各種圖像處理算法,這些算法作為檢測系統(tǒng)的輸入輸出做技術性的預處理。提出了基于BP神經網絡和PCA分類器相結合的檢測系統(tǒng)分類器,以及此分類器的識別和訓練方法。研究并構造了基于框架和OCI技術的圖像數(shù)據(jù)存儲平臺作為檢測軟件系統(tǒng)的記憶模塊,該平臺抽象了業(yè)務系統(tǒng)中核心的組件,定義組件之間的協(xié)作規(guī)約,實現(xiàn)一個系統(tǒng)的框架。最后,使用實際數(shù)據(jù)對檢測系統(tǒng)進行訓練和測試驗證。
實驗結果表明,本文所提出的系統(tǒng)方案有效
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