[毕业设计] 基于数字图象处理的技术的焊接图像信息采集 [复制链接]

资料简介：
毕业设计 基于数字图象处理的技术的焊接图像信息采集，附开题报告。
摘要
近年来，数字图象处理技术在焊接系统中获得了广泛的应用。比如在焊缝的自动跟踪研究、焊缝的识别技术研究等。焊接过程中由于存在很强的弧光、飞溅等噪声的干扰，所以在实际的工业应用中所获得的焊接图象并不清晰。如何在采集的图象的“质量”有限的情况下，通过数字图象处理的技术获得我们所需要的图象信息，正是这篇论文所要谈及的问题。焊接过程的自动化作为焊接科学的新的发展方向，在工业发展中的作用日益突出。在焊接过程中除了电压、电流等参量需要来准确控制和细致的进行研究外，焊接过程中采集的图象也包含了很多焊接控制所需要的参数。怎样利用机器视觉技术来提高焊接的控制的水平和进行焊缝质量的检测都是图象处理中需要解决的问题。随着目前图象处理算法的成熟，使得图象处理技术具备了应用到实际焊接过程自动化的条件。
通过对焊缝区原始图象采取图象的增强、平滑、图象的滤波和边缘增强等技术得到噪声很小的焊缝区图象。再对图象进行处理边缘检测就可以得到边界十分清晰的焊缝区图象，这为以后的焊接定位和焊接过程的控制提供了重要的控制参量。论文中主要的讨论了从图象的预处理、图象增强、边缘信息提取等一系列相关的算法，并在试验中通过各种算法的性能的比较，发现了适合焊缝跟踪要求的图象处理技术。期间开发完成的图象处理软件也是作为一个焊接试验中有关图象处理的试验平台，为以后进一步的改进和实现新的算法提供了一个良好的开发和调试环境。
在实现图象处理基本算法的基础上，我们还针对焊缝图想的噪声大、灰度直方图的分布不平滑等特点，对图象处理算法做了优化，以便更加准确的来提取焊缝的信息。针对在焊接过程中所采集的图象多为灰度图象，我们对从24位到8位灰度图形和从8位灰度到24位的图象转换提供了方便的操作，这样可以极大限度的发挥各种算法的优越性。
为了验证软件系统在焊接过程中对图象处理的效果，我们用CCD摄像头采集的大量的焊缝图象。通过运用不同的算法来探索图像处理的各种技术对焊接图象的处理效果。
关键词：图象处理；边缘检测；形态学；
目录
摘要 ………………………………………………………………V
ABSTRACT………………………………………………………VI
1．    绪  论 ………………………………………………………1
1.1数字图象处理技术概论 ……………………………………………1
1.2数字图象处理在焊接图象处理中的应用 …………………………3
1.3  本课题的意义与研究内容 ………………………………………3
2．  图象增强 ………………………………………………5
2.1  概述 ………………………………………………………………5
2.2  图象增强的各种算法 ……………………………………………5
2.3 本章小结 …………………………………………………………21
3．  图象的边缘检测 ……………………………………………22
3.1  概述  ……………………………………………………………22
3.2  边缘检测算法实现  ……………………………………………24
3.3  本章小结…………………………………………………………35

4． 图象形态学处理………………………………………………36
4.1  概述………………………………………………………………36
4.2  二值图象的形态学………………………………………………37
4.3  灰值形态学………………………………………………………42
4.4  彩色形态学………………………………………………………45
4.5  本章小结 ………………………………………………………51
结 论………………………………………………………………52
参考文献…………………………………………………………53

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• 毕业设计-基于数字图象处理的技术的焊接图像信息采集
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