基于机器视觉的轮毂参数测量系统研究的开题报告.docx

基于机器视觉的轮毂参数测量系统研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着汽车工业的飞速发展，汽车轮毂的质量要求日益严格，轮毂直径、轮毂距离、轮毂中心孔直径等参数测量精度也越来越高。传统的轮毂参数测量方法主要依靠人工操作和经验判断，存在测量不准确、耗时耗力等缺陷。因此，开发一种基于机器视觉的轮毂参数测量系统具有非常重要的意义。
机器视觉技术具有无接触、非破坏性、高精度、高效率等优点，已广泛应用于工业生产中的各个环节。基于机器视觉的轮毂参数测量系统可以将图像处理与测量结合起来，通过对轮毂图像的提取和处理，自动得出轮毂参数的数值，并实现自动化测量。因此，开发基于机器视觉的轮毂参数测量系统可以提高轮毂测量的精度和效率，根据轮毂测量结果对轮毂质量进行监控和控制，提高汽车轮毂的品质，保证汽车行驶的安全性。
二、研究内容和方法
本研究将开发一种基于机器视觉的轮毂参数测量系统，实现对轮毂直径、轮毂距离和轮毂中心孔直径等参数的自动化测量。整个系统包括图像采集、图像处理、物体识别和参数测量等四个模块。具体研究内容和方法如下：
（一）图像采集模块
选用高分辨率的工业相机进行轮毂图像采集，保证图像质量，提高测量精度。为了适应不同大小、不同形状的轮毂，选用不同的拍摄角度和光源颜色。
（二）图像处理模块
通过图像处理技术对轮毂图像进行预处理，包括图像滤波、图像分割和边缘检测等处理。其中，图像分割是关键技术，主要通过阈值分割、边缘检测、区域生长等算法分离出轮毂和背景，为后续的物体识别和参数测量提供可靠基础。
（三）物体识别模块
在预处理得到轮毂图像的基础上，通过形状分析和模板匹配等技术对图像中的轮毂进行检测和识别，导出轮毂的参数特征。其中，模板匹配是一种基于特征点匹配的方法，可提高物体识别的精度和鲁棒性。
（四）参数测量模块
基于物体识别模块得到的轮毂参数特征，通过数学模型和计算方法对轮毂直径、轮毂距离和轮毂中心孔直径等参数进行测量。其中，数学模型主要包括角度测量和尺度测量两种方法，通过将图像中物体的实际尺寸与图像尺寸的比例关系转化为计算公式，可实现高精度的尺度测量。
三、预期成果
（一）开发了一种基于机器视觉的轮毂参数测量系统，该系统具有自主采集图像、自动化参数测量等功能；
（二）实现了对轮毂直径、轮毂距离和轮毂中心孔直径等参数的自动化测量，测量精度高、可靠性大；
（三）开发了一套轮毂参数测量的算法和技术，用于后续汽车轮毂设计和质量控制。
四、研究进度安排
本研究计划分三个阶段进行，预计用时一年。
第一阶段：【3个月】
1、熟悉机器视觉相关技术和图像处理算法；
2、设计并选定合适的轮毂采集方案；
3、开发图像采集、处理等基础模块。
第二阶段：【6个月】
1、继续完善图像处理模块；
2、开发物体识别和参数测量模块；
3、进行算法验证和性能测试。
第三阶段：【3个月】
1、进行系统集成和测试；
2、撰写毕业论文；
3、进行答辩和硕士论文提交。
五、预期经济效益
本研究开发的基于机器视觉的轮毂参数测量系统，可应用于汽车轮毂生产和质检，为轮毂相关制造企业提供技术支持，提高产品质量和生产效率。此外，该系统的应用范围还可拓展到其他机械零件的尺寸测量和质量检测，具有广泛的应用前景和经济效益。