基于CCD图像的切屑形态参数检测技术研究
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摘要
本文对基于CCD图像的切屑形态参数检测技术进行了比较深入、系统的研究，开发了切屑形态参数图像检测系统，为估计和控制切屑的运动和形态进行了有益的探索和实践。
本文的工作主要体现在以下几个方面：
1．从研究切屑运动规律的数学模型出发，分析切屑形态参数检测系统对硬件系统和软件系统的要求，设计选用了相关硬件和软件；
2．详细分析了24位真彩色图像的灰度化和图像模板匹配、切屑形态图像的边缘提取与分割等数字图像处理方法的理论和算法，详细讨论了用于刀片边缘轮廓直线检测的算法、切屑侧卷半径检测的圆检测算法以及流屑角的检测算法；
3．利用VisualC++开发了Windows下的切屑形态参数图像检测系统应用程序。作为实验，在用C630普通车床车削外圆过程中进行图像采集，对其中15幅侧卷较为明显的切屑图像利用本图像检测系统进行分析处理，能够正确地精确检测出11幅图像的切屑形态参数，检测成功率达73％，检测精度达到象素级。这表明本文开发的图像检测系统基本上能够完成切屑形态参数的离线检测任务。
In this paper, the detection technique for geometric parameters of chip based on CCD
image has been studied comprehensively and systematically. We have developed a
corresponding image detection system for determination of geometric parameters of chip
in order to estimate and control the movement and the shape of the chip.
The main work in the paper is as follows:
1. The mathematical model of movement of chip is investigated. Hardware and
software of the image detection for geometric parameters of chip are designed and
selected.
2. Theories and algorithms for true-color-image's color quantization, image template
matching, edge extraction and segmentation of chip image are analyzed in detail.
Algorithms of detection for inserts?straight-line contour, chip's sideward-curl radius and
chip flowing direction are discussed detailedly.
3. By means of the developing language visual C++ a software has been developed
for the image detection of geometric parameters of chip.
As a test, images of chip are collected during turning process in C630. 15 images in
which chip's sideward curl is apparent are chosen and processed with the developed
software. The geometric parameters of chip are detected successfully in the 11 images,
where the correct detection rate is about 73 percent and the detection accuracy is smaller
than a pixel. It is shown that the image detection system is basically capable of detecting
the geometric parameters of chip in off-line circumstance.
本文的工作主要体现在以下几个方面：
1．从研究切屑运动规律的数学模型出发，分析切屑形态参数检测系统对硬件系统和软件系统的要求，设计选用了相关硬件和软件；
2．详细分析了24位真彩色图像的灰度化和图像模板匹配、切屑形态图像的边缘提取与分割等数字图像处理方法的理论和算法，详细讨论了用于刀片边缘轮廓直线检测的算法、切屑侧卷半径检测的圆检测算法以及流屑角的检测算法；
3．利用VisualC++开发了Windows下的切屑形态参数图像检测系统应用程序。作为实验，在用C630普通车床车削外圆过程中进行图像采集，对其中15幅侧卷较为明显的切屑图像利用本图像检测系统进行分析处理，能够正确地精确检测出11幅图像的切屑形态参数，检测成功率达73％，检测精度达到象素级。这表明本文开发的图像检测系统基本上能够完成切屑形态参数的离线检测任务。
In this paper, the detection technique for geometric parameters of chip based on CCD
image has been studied comprehensively and systematically. We have developed a
corresponding image detection system for determination of geometric parameters of chip
in order to estimate and control the movement and the shape of the chip.
The main work in the paper is as follows:
1. The mathematical model of movement of chip is investigated. Hardware and
software of the image detection for geometric parameters of chip are designed and
selected.
2. Theories and algorithms for true-color-image's color quantization, image template
matching, edge extraction and segmentation of chip image are analyzed in detail.
Algorithms of detection for inserts?straight-line contour, chip's sideward-curl radius and
chip flowing direction are discussed detailedly.
3. By means of the developing language visual C++ a software has been developed
for the image detection of geometric parameters of chip.
As a test, images of chip are collected during turning process in C630. 15 images in
which chip's sideward curl is apparent are chosen and processed with the developed
software. The geometric parameters of chip are detected successfully in the 11 images,
where the correct detection rate is about 73 percent and the detection accuracy is smaller
than a pixel. It is shown that the image detection system is basically capable of detecting
the geometric parameters of chip in off-line circumstance.
引文
1．肖诗纲．刀具材料及其合理选择．北京：机械工业出版社，1990
2．张幼桢．金属切削理论．北京：航空工业出版社，1988
3．王磊，范荫乔等．二维图像处理及两个应用研究．中国仪器仪表，1994(3)：13-15
4．崔屹．数字图像处理技术与应用．北京：电子工业出版社，1997
5．王庆有，孙学珠．CCD应用技术．天津：天津大学出版社，1993
6．CE-7861系列1／3″黑白CCD摄像机使用说明书
7．新得利公司“开发—2000”视频捕捉卡使用说明书
8．何斌，马天予等．Visual C++数字图像处理．北京：人民邮电出版社，2001
9．周长发．精通Visual C++图像编程．北京：电子工业出版社，2000
10．陈廷标，夏良正．数字图像处理．北京：人民邮电出版社，1990
11．徐建华，图像处理与分析．北京：科学出版社，1992
12．游素亚，杨静．图像边缘检测技术的发展与现状．电子科技导报1995(8)：25-27
13．Marr D．视觉计算理论．北京：科学出版社，1988
14．张娇，胡福乔，李文舜．边缘检测中的LOG滤波器的改进方法的研究．微电子学与计算机，1998(6)：36-40
15．李小文．利用拉普拉斯—高斯模板进行边缘检测．华南师范大学学报(自然科学版)，1997(2)：53-55
16．吴乐茂，舒宁．Marr方法在多波段遥感影像边缘信息分析中的应用．武汉大学学报(信息科学版)，2001(2)：34-38
17．韦春桃，程晓宇．LOG算子进行边缘检测的研究．桂林工学院学报，1999(2)：180-182
18．李介谷．计算机视觉的理论和实践．上海：上海交通大学出版社，1991
19．程存学，朱晓昆．计算机视觉——低层处理技术．北京：电子工业出版社，1993
20.Huertas,A.and Medioni,G.Detection of Intensity Changes with Subpixel Accuracy USing Laplacian-Gaussian Masks．IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.1986,8(5):651-664
21．田捷，沙飞，张新生．实用图像分析与处理技术．北京：电子工业出版社，1995
22．D．H．巴拉德，C．H．布朗．计算机视觉．北京：科学出版社，1987
23．郑南宁．计算机视觉与模式识别．北京：国防工业出版社，1998
24．张利，高永英等．PCB板检测中的定位研究．中国图像图形学报，1999(9)：659-661
25．王绍霖，付永生．Hough变换边缘参数提取算法．同济大学学报，1996(8)：471-474
26．付永生，王培吉．Hough变换用于提取试件边缘参数的研究．山东建材学院学报，1998(9)：251-253
27．王强，胡维平等．Hough变换实时检测算法研究．计算机工程与设计，2001(6)：76-80
28．王强，胡建平等．一种用于圆检测的快速HOUGH算法．小型微型计算机系统，2000(9)：970-973
29．梁毅军，贺朋令等．基于初级视觉模型的Hough变换的改进算法．西安交通大学学报，1996(9)：47-52
30.Xu L, Oja E, Kultanen P. Randomized Hough Transform(RHT):basic mechanisms, algorithms, and computational complexities. Comput Vision, Graphics, Image Process:Image Understanding, 1993,57(2):131-154
31．陈燕新，戚飞虎．基于随机Hough变换的快速圆检测方法．上海交通大学学报，1998(10)：17-20
32.Leavers V F. The Dynamic Generalized Hough Transform:Its relationship to the Probabilistic Hough Transform and Application to the Concurrent Dection of Circles and Ellipses. Comput Vision, Graphics, Image Process:Image Understanding, 1992,56(3):381-398
33．魏怡．改进的动态广义Hough变换及其在圆检测中的应用．测绘信息与工程，1998(4)：8-11
34.M.Berman, Cuplin. The statistical behavior of some least squares estimator of the center and radius a circle.J.Roy. Statist. Soc. B48,1986,183-196
35.Zhongquan Wu, Lide Wu, Aicheng Wu. The Robust Algorithms for Finding the center of an Arc. Comput Vision, Graphics, Image Process:Image Understanding,1995,62(3):269-278
36．祝世平，周锐等．圆孔(弧)型工件的三种图像检测算法．仪器仪表学报，1999(2)：190-192
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