导　　师： 刘桂雄;黄锋

授予学位： 硕士

作　　者： (）;

机构地区： 华南理工大学

摘　　要： 机箱标准件是电子设备、数据通信设备、信息技术设备的关键防护结构。机箱装配具有部位多、标准件类型复杂、结构各异特点,给其装配质量检测带来挑战。针对标准件机箱装配质量的图像特征提取方式,以“面向标准件机箱装配质量图像特征提取与构建方法”为题,研究基于多角点结合标准件机箱图像特征提取方法、基于PI-SURF的半监督标准件机箱图像特征提取方法、标准件机箱图像样本库与模板构建方法等,研发出具有通用性的机箱装配质量检测模板,这对实现标准件机箱检测的自动化,促进智能化制造技术发展,具有重要学术价值与实际意义。研究工作得到广州市科技计划项目(编号201701016064、201509010008)资助。本文设计提出基于多角点结合机箱标准件图像特征提取方法、研究基于PI-SURF的机箱标准件装配质量检测区域划分技术、提出机箱标准件图像样本库与模板构建方法,并通过实验验证标准件机箱图像特征提取与构建方法的有效性、先进性。论文主要工作包括:(1)从机箱三大类标准件图像特性及角点特征分析入手,指出其适合用图像角点特征进行识别与分类,其次分析Harris、Shi-Tomasi、FAST多种算法的角点提取机理,获取机箱标准件上的角点特征,再研究标准件机箱图像角点特征的分布与特性,提出基于多角点结合实现机箱标准件图像特征优化提取方法。(2)针对机箱各装配部位空间位置不变特点设计检测区域划分方法,结合SURF特征提取方法,研究基于PI-SURF的机箱标准件装配质量检测区域划分技术,降低图像检测计算量、提高检测准确率。(3)从机箱检测模板的信息组成出发,分析机箱标准件图像样本库与特定机箱质量装配检测模板的关系,讨论机箱装配质量检测模板的构成原理和方式方法,研究检测模板的数据格式,详细阐述多类型图像样本库和机箱

关 键 词： 机箱 标准件 特征提取 区域划分 模板构建 机器视觉

领　　域： []