基于OPENCV的燈管尺寸測量

電氣自動化論文編號:ZD999    論文字數:15815,頁數:34

目 錄
摘  要 II
1  緒 論 1
2  燈管測量方法介紹 2
2.1  節能燈管的簡介 2
2.2  燈管尺寸的介紹 2
2.3  檢測方法 4
2.3.1  常規尺度的測量 4
2.3.2  緊湊型熒光燈燈管長度測量 4
2.3.3  圓柱體直徑測量燈管測量 6
3  vc與opencv及其在圖像處理中的應用介紹 8
3.1  Windows visual c++ 8
3.1.1  visual c++的簡介 8
3.1.2  visual c++的分類 8
3.2  OpenCv的安裝 9
3.2.1  OpenCv 的簡介 9
3.2.2  OpenCv 的特點 9
3.2.3  OpenCv的數據類型 10
3.2.4  OpenCv的常用函數 11
3.3 OpenCV的應用 12
3.3.1  人臉檢測系統設計與實現 12
3.3.2  攝像機標定 14
3.3.3  運動物體的檢測 17
4  基于機器視覺技術的燈管檢測研究 19
4.1  機器視覺技術的介紹 19
4.1.1  機器視覺技術的優越性 19
4.1.2  機器視覺工業檢測系統的類型 19
4.1.3  機器視覺的應用實例 20
4.2  U型燈管檢測 21
4.2.1  圖像的采集 22
4.2.2  圖像的加載 23
4.2.3  圖像的二值化 23
4.2.4  圖像的邊緣檢測 24
4.2.5  直方圖的顯示 26
5  總 結 29
5.1 主要工作成果 29
5.2 存在的不足 29
致  謝 30
參考文獻 31

摘  要
 本設計是基于計算機視覺類庫OpenCV而實現的,利用該庫豐富的圖像處理函數，實現了燈管尺寸非接觸測量的功能。計算機視覺涉及人工智能、計算機科學、圖像處理等諸多領域，主要用計算機來模擬人的視覺功能，能夠從圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測和控制。利用OpenCV能夠確認圖像中人臉的位置、大小和位姿，能夠解決攝像機標定時透鏡的徑向畸變和切向畸變的問題，還能夠進行目標跟蹤，日益廣泛應用于國防安全、航空、醫藥衛生等領域。
 本系統在面向對象的visual c++平臺上運行，內容主要包括數字圖像的采集、加載、二值化、邊緣檢測等等，從而得到U型燈管尺寸的精確結果和直方圖。與傳統的測量方式相比，該系統具有速度快，性價比高，準確率好的特點。
 
 關鍵詞：圖像處理 ；OpenCV ；燈管檢測

Abstract
 The design is based on computer vision library OpenCV, using the rich library of image processing functions to realize the size of non-contact tube measurement function. Involving artificial intelligence, computer vision, computer science, image processing and many other fields, computer simulates the visual function, to extract information from images, processed and to be understood, ultimately used for the actual detection and control. OpenCV can be used to confirm the image of human face location, size and posture, can be solved when the lens camera calibration, radial distortion and tangential distortion, which is also capable of tracking, widely used in national security, aviation, medical and health and so on.
 The system runs on the visual c++ platforms.The content includes collection of digital images, loading, binarization, edge detection, etc., to get the exact size of U-tube and the histogram. Compared with the traditional measurement, the system is more fast and better accuracy.
 Keywords：Image Processing ; OpenCv ; Lamp test