导　　师： 吴黎;陈建强

授予学位： 硕士

作　　者： (）;

机构地区： 广东工业大学

摘　　要： 发动机是汽车的心脏，为汽车提供动力，其性能影响汽车的动力性、经济性及环保性。而活塞环是发动机的关键零件，起着支撑、密封、传热和导向的作用，其质量直接影响发动机的工作效率、节能减排和可靠性。目前国内主要依靠人工或简单的视觉方法进行检测，虽然简单的视觉检测方法一定程度上解决了人工方法效率低、错误率高、劳动强度大的问题，但在效率、精度方面还有很大的局限性。机器视觉作为一种非接触智能检测技术，融合了图像处理、模式识别、人工智能、计算机视觉及光学等技术，具有精度高、效率高、自动化程度高、可编程等优点，可以解决这些难题。　　本文以机器视觉技术为基础，以发动机活塞环为检测对象，研究分析活塞环的尺寸、外形特点以及产品的检测功能要求，结合图像处理及检测方面的算法，研究相关机器视觉检测技术，实现智能检测，论文的主要研究内容包括：　　（1）根据检测任务和精度的要求，搭建机器视觉智能检测硬件系统，包括总体结构设计、硬件系统设计、视觉检测技术工作原理，研究并完成系统的标定。　　（2）研究自适应中值滤波方法原理及去噪效果;通过阈值分割法提取活塞环零件区域;利用形态学对图像进行“开操作”与“闭操作”，消除图像中的“凹”和“凸”点;研究图像边缘检测算法的原理及其优缺点，结合Canny算子和形态学边缘检测算法对图像进行边缘检测，实验表明该算法具有平滑边缘、抑制噪声的优点，能检测到较细、较完整的零件边缘，检测效果好。　　（3）研究活塞环零件图像鬼影检测、判别及去除方法，提出一种基于SURF算子的ZNCC-DWT快速去鬼影拼接方法，包括SURF算法检测特征点;增强型最近邻匹配算法判断特征点匹配的正确性;零均值归一化算法

关 键 词： 机器视觉 发动机活塞环 图像处理 算法 智能测量