86毕业论文答辩PPT

答辩人：赵健指导教授：张乐年基于机器视觉的汽车大灯安装质量检测系统设计南京航空航天大学机电学院**CONTENTS142536研究背景软件测试设计方案总结与展望核心算法文献综述南京航空航天大学机电学院1研究背景RESEARCHBACKGROUNDS南京航空航天大学机电学院PPT模板下载：行业PPT模板：节日PPT模板：素材下载：背景图片：图表下载：优秀PPT下载：教程：教程：教程：资料下载：课件下载：范文下载：试卷下载：教案下载：论坛：研究背景南京航空航天大学机电学院汽车大灯螺丝安装检测方式分两种：1人工检测，2电磁传感器检测。研究目的机器视觉，螺钉检测本课题采用机器视觉技术检测螺丝安装情况，实现汽车大灯安装质量检测。1研究背景南京航空航天大学机电学院2设计方案南京航空航天大学机电学院2设计方案南京航空航天大学机电学院电气部分设计方案工控机相机相机光源光源控制器RS-485光源光源光源传感器输入与信号输出千兆以太网传感器信号输入报警信号输出千兆以太网2设计方案南京航空航天大学机电学院系统的硬件平台器材名厂家型号用量单价估算工控机ADVANTECHTPC-1251T114000相机COGNEXCIC-5000MR24000接近开关P+FNBN4-12GM50-E2-V12200光源控制器自制ZN0271-A3-0012800光源自制ZN0271-A4-006500旋钮开关施耐德LAS1-AY-11X/2/N136按钮施耐德ZB2BW34C220按钮座施耐德ZB2BWB41C217指示灯施耐德XB2-BVB4V218报警灯台塑LTE-30511722设计方案南京航空航天大学机电学院系统的工装示意图（1）到位传感器（2）相机（3）光源（4）电控盒（5）支架整个系统的流程图2设计方案南京航空航天大学机电学院算法介绍2设计方案南京航空航天大学机电学院定位算法（shape-basedmatching）相似度算法（NCC）（a）待检测图，（b）定位轮廓，（c）检测结果显示定位流程NCC算法检测流程3核心算法南京航空航天大学机电学院相似度相似度计算是使用了NCC算法，通过计算搜索图像和模板图像的互相关值来确定彼此间的匹配程度。3核心算法南京航空航天大学机电学院(a)搜索图像(b)模板图像3核心算法南京航空航天大学机电学院：NCC匹配算法定义为当模板图像与搜索子图Si,j完全相同时，其相关系数R（i,j）=1。当Si,j中的所有元素都被搜索完之后，R（i,j）的值Ri,j(im,jm)所对应的搜索子图S(im,jm),即为最终的匹配目标。4软件开发及测试南京航空航天大学机电学院4软件开发及测试南京航空航天大学机电学院整体工作流程放置灯具打开光源，用相机拍摄视觉检测（定位，相似度计算）结果输出反馈到生产线4软件开发及测试南京航空航天大学机电学院模拟测试下面用一种型号的灯罩进行模拟测试。此型号灯罩共有17个螺丝安装位置。4软件开发及测试南京航空航天大学机电学院模拟测试选择一组图片(四个一组，两种光源)进行测试：4软件开发及测试南京航空航天大学机电学院模拟测试模拟结果4软件开发及测试南京航空航天大学机电学院模拟测试从图可以看出，第一组灯罩没有螺丝漏装，合格。另外选一组灯罩的图片，重复检测步骤：4软件开发及测试南京航空航天大学机电学院模拟测试由图可以发现，图上有三处橙色方框，代表有三处漏装，需要重新补装螺丝。4软件开发及测试南京航空航天大学机电学院模拟测试由上述两组测试可以看出，本系统可以准确快速的检测出汽车大灯螺丝安装情况。5总结与展望南京航空航天大学机电学院结论Conclusions在现代化飞速发展的今天，作为一门涉及广泛领域的学科，机器视觉越来越普及于医学、机械、工业自动化、计算机、智能图像等领域，应用范围越来越广。如果能巧妙合理的运用这门新技术，就可以在诸多领域内实现新的跨越式发展。本课题是企业合作课题的关键性技术，将机器视觉技术应用于汽车大灯的检测系统上，超越了原有的技术，通过相似度的计算解决了检测上的难题，算然还有一些不足，但也在该领域踏出了新的一步。5总结与展望南京航空航天大学机电学院虽然本课题在汽车大灯螺丝检测领域取得了突破，填补了一些空白，但是如今科技发展日新月异，随着汽车行业的不断发展，会有许多的新型汽车出现，汽车大灯种类也会愈来愈多，新的检测系统也会随着应运而生，所以要时刻注意与之相关的各种科技的发展，随时准备，才会不断超越过去。目前，国内的检测系统还有许多与国际有着差距，但是危险于机遇是相伴的，如果能抓住机会，不断的提高自己的科技水平，努力追赶国际领先水平，终有一天会在该领域中获得一个光明的未来。展望5总结与展望CONCLUSIONANDSUGGESTIONS南京航空航天大学机电学院6文献综述BIBLIOGRAPHY南京航空航天大学机电学院参考文献【1】章炜.机器视觉技术发展及其工业应用[J].红外,2005,27(2):11-17.【2】贾云得.机器视觉.北京:科学出版社,2000.【3】雷丽珍.数字图像边缘检测方法的探讨.测绘通报,2006,3:40~42【4】贾永红.数字图像处理[M].武汉:武汉大学出版社,2003.【5】张五一.机器视觉的现状及发展趋势.中原工学院学报.2008.01.04【6】陈秀华.浅谈某品牌汽车T11大灯装配的质量控制.企业技术开发报.2012.10【7】贺晓佳.灰度图像快速匹配算法研究.合肥大学学位论文.2012.4【8】黄真宝.图像匹配中NCC算法的一种快速实现方法.信息化研究报.2011.4【9】杨通钰.基于NCC的图像匹配快速算法.《现代电子技术》2010年第22期总第333期6文献综述BIBLIOGRAPHY南京航空航天大学机电学院感谢各位老师参加我的答辩答辩人：赵健指导教授：张乐年南京航空航天大学机电学院THANKSTO