基于图像识别的车型自动分类系统
浙江大学信息科学与工程学院
硕士学位论文
基于图像识别的车型自动分类系统
姓名：沈勇武
申请学位级别：硕士
专业：电路与系统
指导教师：章专
20080501
自动控制系统组成
自动控制系统的组成及功能实现 自动控制系统作为目前工业领域控制的核心，已经为大家所熟悉。自动控制系统是指在无人直接参与下可使生产过程或其他过程按期望规律或预定程序进行的控制系统。自动控制系统是实现自动化的主要手段，其组建了整个系统的大脑及神经网络。自动控制系统的组成一般包括控制器，被控对象，执行机构和变送器四个环节组成。 一、自动控制系统的分类 自动控制系统按控制原理主要分为开环控制系统和闭环控制系统。 （一）开环控制系统 在开环控制系统中，系统输出只受输入的控制，控制精度和抑制干扰的特性都比较差。开环控制系统中，基于按时序进行逻辑控制的称为顺序控制系统；由顺序控制装置、检测元件、执行机构和被控工业对象所组成。主要应用于机械、化工、物料装卸运输等过程的控制以及机械手和生产自动线。 （二）闭环控制系统 闭环控制系统是建立在反馈原理基础之上的，利用输出量同期望值的偏差对系统进行控制，可获得比较好的控制性能。闭环控制系统又称反馈控制系统。 自动控制系统按给定信号分类，可分为恒值控制系统、随动控制系统和程序控制系统。（三）恒值控制系统 给定值不变，要求系统输出量以一定的精度接近给定希望值的系统。如生产过程中的温度、压力、流量、液位高度、电动机转速等自动控制系统属于恒值系统。 （四）随动控制系统 给定值按未知时间函数变化，要求输出跟随给定值的变化。如跟随卫星的雷达天线系统。（五）程序控制系统 给定值按一定时间函数变化。如程控机床。 在我们的工业领域中，因控制的工艺流程复杂、生产数多、对产品质量控制严格，所以一般控制系统均为闭环控制系统。 二、控制系统各部分的功能 （一）控制器 目前控制系统的控制器主要包括PLC、DCS、FCS等主控制系统。在底层应用最多的就是PLC控制系统，一般大中型控制系统中要求分散控制、集中管理的场合就会采用DCS 控制系统，FCS系统主要应用在大型系统中,它也是21世纪最具发展潜力的现场总线控制系
机器视觉与图像处理方法
图像处理及识别技术在机器人路径规划中的一种应用 摘要：目前，随着计算机和通讯技术的发展，在智能机器人系统中，环境感知与定位、路径规划和运动控制等功能模块趋向于分布式的解决方案。机器人路径规划问题是智能机器人研究中的重要组成部分，路径规划系统可以分为环境信息的感知与识别、路径规划以及机器人的运动控制三部分，这三部分可以并行执行，提高机器人路径规划系统的稳定性和实时性。在感知环节，视觉处理是关键。本文主要对机器人的路径规划研究基于图像识别技术，研究了图像处理及识别技术在路径规划中是如何应用的，机器人将采集到的环境地图信息发送给计算机终端，计算机对图像进行分析处理与识别，将结果反馈给机器人，并给机器人发送任务信息，机器人根据接收到的信息做出相应的操作。 关键词：图像识别；图像处理；机器人；路径规划 ABSTRACT：At present, with the development of computer and communication technology, each module, such as environment sensing, direction deciding, route planning and movement controlling moduel in the system of intelligent robot, is resolved respectively. Robot path planning is an part of intelligent robot study. The path planning system can be divided into three parts: environmental information perception and recognition, path planning and motion controlling. The three parts can be executed in parallel to improve the stability of the robot path planning system. As for environment sensing, vision Proeessing is key faetor. The robot path planning of this paper is based on image recognition technology. The image processing and recognition technology is studied in the path planning is how to apply, Robots will sent collected environment map information to the computer terminal, then computer analysis and recognize those image information. After that computer will feedback the result to the robot and send the task information. The robot will act according to the received information. Keywords: image recognition，image processing, robot，path planning
完整版机器视觉思考题及其答案
什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。 该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS采 集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20?30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、 非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查 跟踪，提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为：一维离散傅里叶变换为：二维连续函数的傅里叶变换为：二维离散傅里叶变换为： 图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图像信息的第二种语言，广泛应用于图像变换，图像编码与压缩，图像分割，图像重建等。作用和目的：图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像灰度变换主要有哪几种形式？各自的特点和作用是什么？ 答：灰度变换:基于点操作，将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。灰度变换是图像增强的一种重要手段，它可以使图像动态范围加大，使图像的对比度扩展，
机器视觉检测系统的工作原理与检测流程【干货】
机器视觉检测系统的工作原理与检测流程 内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！ 更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 在机器视觉检测系统工作流程中，主要分为图像信息获取、图像信息处理和机电系统执行检测结果3个部分，另外根据系统需要还可以实时地通过人机界面进行参数设置和调整。 当被检测的对象运动到某一设定位置时会被位置传感器发现，位置传感器会向PLC控制器发送“探测到被检测物体”的电脉冲信号，PLC控制器经过计算得出何时物体将移动到CCD相机的采集位置，然后准确地向图像采集卡发送触发信号，采集开检测的此信号后会立即要求CCD相机采集图像。被采集到的物体图像会以BMP文件的格式送到工控机，然后调用专用的分析工具软件对图像进行分析处理，得出被检测对象是否符合预设要求的结论，根据“合格”或“不合格”信号，执行机会对被检测物体作出相应的处理。系统如此循环工作，完成对被检测物体队列连续处理。如下图所示。
机器视觉检测系统工作原理 一个完整的机器视觉检测系统的主要工作过程如下： ①工件定位传感器探测到被检测物体已经运动到接近机器视觉摄像系统的视野中心，向机器视觉检测系统的图像采集单元发送触发脉冲。 ②机器视觉检测系统的图像采集单元按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出触发脉冲。 ③机器视觉摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者机器视觉摄像机在触发脉冲来到之前处于等待状态，触发脉冲到来后启动一帧扫描。 ④机器视觉摄像机开始新的一帧扫描之前打开电子快门，曝光时间可以事先设定。 ⑤另一个触发脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与机器视觉摄像机的曝光时间相匹配。 ⑥机器视觉摄像机曝光后，正式开始新一帧图像的扫描和输出。 ⑦机器视觉检测系统的图像采集单元接收模拟视频信号通过A/D转换器将其数字化，或者是直接接收机器视觉摄像机数字化后的数字视频信号。 ⑧处理结果控制生产流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。 从上述的工作流程可以看出，机器视觉检测系统是一种相对复杂的系统。大多监控和检测对象都是运动的物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体制导等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗等都会有严格的要求。 尽管机器视觉应用各异，归纳一下，都包含一下几个过程： ①图像采集：光学系统采集图像，将图像转换成数字格式并传入计算机存储器。
建筑智能化系统设计和实施技术界面的划分(1)
建筑智能化系统设计和实施技术界面的 划分(1) 摘要：文章主要研究了建筑智能化系统工程中建设方、设计方和系统集成方，在建筑智能化系统工程设计和实施中技术界面的划分。通过调查和分析参考国际流行的工程实施管理模式，并结合我国智能建筑工程现状，提出了我国智能建筑工程实施的规范化流程建议，界定了参与工程的主要相关各方的工作职责和技术界面，同时建立了建筑智能化系统工程互提技术文件内容及其深度要求的文件体系。 关键词：建筑智能化系统设计实施技术界面划分 1建筑智能化系统工程中三方的关系 建设方、设计方、集成方是建筑智能化系统工程实施的三个主要主体。他们在建筑智能化系统工程实施过程中起了决定性的作用，是研究的主要对象。实际上，参与工程实施的单位往往多达几十家，其承担的工作各不相同，就目前建筑智能化系统工程设计和实施中大致涉及到以下几方：建设方、设计方、系统集成方（弱电系统总/分承包方）、工程总承包方、工程建设监理方。以上各方在工程实施中扮演着各自的角色。建筑智能化系统工程的设计和实施与传统的建设工程相比，对参与工程的各方而言，无论其工作程序、内容、与其它各方的协调等都有所不同。为便于分析和解决问题，
根据工作的职责和界面，将贯穿工程全过程的各方归纳为：建设方、设计方和系统集成方。三方在建筑智能化系统工程中的工作职责和范围包括以下几点，见表1。 三方在工程中的职责和范围表1 对象 工作职责和范围 建设方 落实施工前的有关前期工作，提出建筑智能化系统工程实施的明确需求，落实建设资金，制订工程时间目标，安排落实各项计划，协调各种关系，组织实施直至竣工验收，接收管理。 设计方 总体负责建筑智能化系统的设计，按照国家制定的有关设计规范和业主的需求进行系统总体设计及有关文件编制，结合施工现场实际情况，平衡各工种设计问题，解决施工中的设计变更及有关问题，参与竣工验收工作。 集成方 依据与业主签订的总包合同，根据业主的总体工程时间目标，按照国家制定的有关施工规范，依据设计所提供的土建、结构、水、风、电设计图及有关技术参数，制定详细的节点计划时间表、系统深化设计、设备供货、组织建筑智能化系统工程的实施，协调各分包的施工、组织竣工验收，向业主提
图像处理与识别论文.doc
辽宁工业大学 关于图像识别技术的论述 --图像处理与识别结课论文 学院：电子与信息工程学院 班级：电子102班 学号：100404054 姓名：包媛
关于图像识别技术的论述 随着科学技术的不断发展,计算机应用领域的不断开拓,一种全新的图像处理方法应运而生,这就是数字图像处理技术,即利用计算机设备将图像转变成数字信息来进行保存、处理、传输和重现。数字图像识别技术则是从数字图像处理技术中延伸出来的一个重要的研究方向。目前,数字图像处理与识别的应用范围越来越广。但就目前的水平而言,计算机对外部的感知能力还比较薄弱,还需要投入大量人力、物力从事数字图像处理与识别的理论和应用的研究。图像处理与识别的应用有很多种，如指纹识别，条码识别，人脸识别,车牌识别，残损纸币识别等等在生活，生产中，和警方侦破案件中都有很多很重要的应用。数字图像处理方法的分类以及数字图像处理系统的基本部件,“数字图像处理的基本方法”、“人脸识别”及“残损纸币识别”进行详细叙述。一些数字图像处理的基本方法,包括图像增强与图像检测两部分。人脸识别”当中,可采用SN-tuple神经网络的方法进行识别,同时网络参数的变化对识别率也会有所影响影响。对于“残损纸币识别”,可以选择边缘检测、Fisher判别和神经网络三种方法进行识别。其中,边缘检测需要区分纸币的面值和正反,之后方可识别,但性能较为稳定,识别效果较好;Fisher判别无需区分纸币的面值和正反,但识别率受样本选择的影响,不同样本,识别率有可能相差较大;神经网络方法也可不区分纸币的面值与正反,但识别率较低,若区分面值与正反,则可获得较高的识别率。下面分别对车牌识别，纸币、票据识别和手势识别做陈述。 随着我国国民经济的迅速增长,机动车的规模与流量大幅增加,随之而来的管理问题也日益严重。因此迫切需要采用高科技手段,对这些违法违章车辆牌照进行登记,汽车牌照识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。汽车牌照的识别系统在公共安全,交通管理,及相关军事部门有着重要的应用价值。它是一个基于数字图像处理和字符识别的智能化交通管理系统,该系统先通过图像采集,再对图像进行处理以克服图像干扰,改善识别效果,而后进行二值化,归一化等处理,最后进行识别。车牌识别系统使得车辆管理更趋于数字化,网络化,大大提高了交通管理的有效性与方便性。车牌识别系统作为整个智能交通系统的一部分,其重要性不言而喻。 车牌识别是一项涉及到数字图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等多门学科的技术,它在交通监视和控制中占有很重要的地位,已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。该项技术应用前景广泛,例如用在自动收费系统、不停车缴费、失窃车辆的查寻、停车场车辆管理、特殊部门车辆的出入控制
自动控制系统的基本组成与分类
自动控制系统的基本组成与分类 自动控制系统的基本组成 如前所述，自动控制系统(即反馈控制系统)由被控对象和控制装置两大部分组成， 根 据其功能，后者又是由具有不同职能的基本元部件组成的。图1．12是一个典型的自 动控制 系统的基本组成示意图，图中组成系统的各基本环节及其功能如下。 1．被控对象 如前所述，被控对象是指对其莱个特定物理量进行控制的设备或过程 出即为系统的输出员，即被控量，通常以c(r)(或y(f))表示。 2．阁量元件 测量元件用于对输出量进行测量，并将其反馈至输入端。如果输出量与输入量的物 理 单位不同，有时还要进行相应的量纲转换*例如，温度测量装置(热电偶)用于团量湿度并 转换为电压(见固1．2)，测速发电机用于测量电动机轴转速井转换为电压(见田1．9)。 3．给定元件 根据控制日的，给定元件将给定量转换为与期望输出相对应的系统治入量(通常以 r(‘)表示)，作为系统的控制依据。例如，图1．9中，给定电压M2的电位器即为给 定元件。 4．比较元件 比较元件对输入量与测量元件测得的输出量进行比较，并产生偏差信号
中的电压比较电路。通常，比较元件输出的偏差信号以‘(2)表示。 5．放大元件 放大元件是特比较元件结出的(檄弱的)偏差信号进行放大(必要时还要进行物理量的转换)。例如，图1．9中的ATMEL代理放大器和晶闸管整流装置等。 6．执行元件 执行元件的功能是，根据放大元件放大后的偏差信号，推动执行元件去控制被控对 象，使其被控量按照设定的要求变化。通常，电动机、液压马达等都可作为执行元件。7．校正元件 校正元件又称补偿元件，用于改善系统的性能，通常以串联或反馈的方式连接在系 统中。 在图1．12中，作用信号从输入端沿箭头方向到达输出端的传输通路称为前向通路；系 统治出量经测旦元件反馈到输入端的传输通路称为主反馈通路；前向通路和主反馈通 路构 成的回路称为主反馈回路，简称主回路。除此之外，还有局部反馈通路以及局部反馈 回路 等*将只包含一个主反馈通路的系统称为单回路系统，将包含两个或两个以上反馈通路的 系统称为多回路系统。 1．4．2 自动控制系统的分类 如前所述，自动控制系统的组成千差万别，所完成的控制任务也不尽相同，但可以 按 不同的分类方法，将其分为各种不同的类别。例如，按控制方式可分为开环控制系统、闭 环控制系统和复合控制系TI代理统；按元件类型可分为机械系统、电气系统、机电系统、液压系
创新——垃圾自动分类系统
课外创新活动专题讲座 创新报告 学院计算机与电子信息学院 专业电子信息科学与技术班级电子08-1班姓名*** 学号 创新报告评分：_______
垃圾自动分类系统 技术领域 现如今，如何更好的进行垃圾分类已经成为环保业的头等大事，现实生活中人们对垃圾分类的意识比较淡薄，很多人不会主动的垃圾分类。此款分类垃圾桶就是为了解决这个问题而设计的。此款垃圾桶不止会给人们的生活带来便利，而且对环保也有很好的促进作用。 背景技术 生活在今天的经济社会中，我们不难看到很多人的环保意识在不断下降，生活垃圾随处可见，垃圾不仅在影响着我们的市容市貌，更重要的是不断的影响着我们的生活环境，更有甚者已经在影响着我们的生命，设计此垃圾桶将有效的提高垃圾的回收和再利用。 我们知道垃圾无外乎就那么多种，譬如金属、塑料、废纸、还有一些不可回收的生活垃圾。次垃圾桶就是利用垃圾的性质，将垃圾进行自动分类。提高垃圾的回收和利用。装置系统中采用判别的方式进行分类，用YES和NO的形式。比如垃圾是否是金属，是则让它运转到相应的垃圾装置中，是否是可压缩垃圾，是则转到该分类的装置，不是则继续向下分类，以此类推，实现将垃圾分类。 就我而知，目前市场上自动分类的垃圾桶少之又少，而且价格昂贵，次设计采用实用且便宜的材料做成，比如桶壁用木材或者硬化塑料来做，总之，此款设计是面向大众，争取每个人都能使用的起。
发明内容 第一、分类判断模块：使用下述原理共将垃圾分为四类：塑料、玻璃、金属及其他： 1.用金属探测器检测金属 2.分析敲击模块采集的声音信号频率特性，检测判断塑料、 玻璃和其它类 3.用行程开关检测可压缩性，可压缩垃圾认为是其他类 第二、压缩模块：将投入的垃圾压缩，方便敲击采集声音； 第三、是敲击模块：敲击垃圾体表材料，迫使被测物振动，收集声音信号，送入分类判断模块； 第四、分类执行模块：根据分类判断模块的信号反馈，将垃圾按送入相应垃圾桶内 第五、下压刮板模块：辅助分类筛选，并帮助粘性垃圾入桶。附图说明 1.
机器视觉检测.
机器视觉检测 一、概念 视觉检测是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。 2、典型结构 五大块：照明、镜头、相机、图像采集卡、软件 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。目前没有通用的照明设备，具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为： 分类具体说明优点 背向照明被测物放在光源和摄像机之 间能获得高对比度的图像 前向照明光源和摄像机位于被测物的 同侧 便于安装 结构光将光栅或线光源等投射到被 测物上，根据它们产生的畸 变，解调出被测物的三维信 息 频闪光照明将高频率的光脉冲照射到物
体上，摄像机拍摄要求与光 源同步 2.镜头 镜头的选择应注意以下几点：焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。 要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD 和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 为优化捕捉到的图像，需要对光圈、对比度和快门速度进行调整。 4.图像采集卡 图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。将图像信号采集到电脑中，以数据文件的形式保存在硬盘上。通过它，可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中。 5.软件 视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。是视觉检测的核心部分，最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。常用的包括，搜索工具，边界工具，特征分析工具，过程工具，视觉打印工具等。 3、关键——光源的选择 1.光源选型基本要素： 对比度机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特
车型自动分类识别系统
第27卷第4期2006年7月 微计算机应用 M ICROCO M PU IER A P PL ICAT ION S Vo l.27No.4 July.2006 本文于2005-07-04收到。 车型自动分类识别系统 牟 瑛 (辽东学院信息技术学院 丹东 118003) 摘 要:车型自动分类识别系统由车型分类识别系统主机、轴检测器、红外光栅式车辆分离器和环形线圈检测器组成。该系统通过对车辆的轴距和轴数、车体外形的检测和计算前后车辆的分离,达到分型的目的。关键词:红外光栅式车辆分离器 轴检测传感器 环形线圈检测器 Automatic Classification and Identification System for Vehicles 'M odels M OU Ying (Eas tern Liaon ing U nivers ity Information and techn ology Institute,Dan don g,118003,C hina) Abstract:car mo del .s automatic classify ing and identify ing system is made up of car model .s classify and identify main -fr ame 、ax le detect or,infrar ed r aster car segr egato r and annular lo op detecto r.By detecting and co mputing car .s ax les base 、number of anles 、car bo dy .s for mal,seg r eg ating sequential cars ,this system can achiev e the aim o f classifiy car .s models. Keywords:infrared raster ca r segr egato r,anx is detecting sensor ,annular loo p detecto r 1 系统设计 车型自动分类识别系统的分型方法是检测行驶车辆的车 速,根据车速计算轴距、轮胎大小,记录轴数;红外光栅式车辆分离器实施前后车辆分离和车体外形的检测;线圈检测器检测车辆是否离开检测区域和车辆的大小;根据对这些检测数据的分析比较,实现了车辆种类的自动检测。系统结构框图如图1所示。 图1 系统结构框图 111 轴检测器工作原理 沿道路行车方向的一定距离安装两条轴检测传感器(气动或压电式轴检测传感器),当车辆通过检测断面时,各轴将依次通过两条传感器,利用车辆的第一轴从C1到C2的时间T 及C1、C2之间的距离S,计算出车辆的行驶速度V (V =S/ T );利用第一个轴检测器测量车辆经过时相邻两个轴之间的时间T 1、T 2、T 3、T 4...(T 1表示车辆1、2轴的之间的时间,T 2表示车辆2、3轴之间的时间,依此类推),通过公式Sn=V *T n(n=1,2,3...)即可得到车辆相邻两轴之间的轴距。在一辆车通过车辆分离器期间C1主机所检测的信号数量就是轴数。依据这些参数可以对通过该检测断面的机动车辆按用户要求的分类标准进行分类。112 车辆分离器工作原理 将前后两辆车分辨出来,是正确识别车型种类的技术关键。红外光栅式车辆分离设备采用红外线对射方式,按一定规律垂直排布,在路面上形成一个红外光栅网,可以将通过检测器的前后车辆分离出来;它的可靠应用避免了将两辆车判为一辆车或一辆车(尤其是拖挂车)判为两辆车的错误。车辆分离器随时向主机传输车辆分离状态,同时在有车情况下,车 辆外型特征也由车辆分离器检测。113 线圈检测器工作原理 采用电磁感应原理,车辆进入检测区域时,线圈内的磁通量发生变化引起振荡频率变化,通过检测频率的变化判断车辆的到来、离开及车辆的大小。
自动控制系统基本知识
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1．1/1.2 在工业生产过程或设备运行中，为了维持正常的工作条件，需要对某些物理量进行控制，使其维持在某个数值附近，或按一定规律变化，要满足这种要求，可用人工操作完成，又可用自动装置的操作完成，前者为手动控制，后者为自动控制。 自动控制和手动控制极为相似，自动控制系统只是把某些装置有机的组合在一起，代替人的职能。任何一个控制系统，都由被控对象和控制器两大部分组成。 自动控制定义： 自动控制是指在没有人直接参与的情况下，利用自动控制装置（简称控制器）使整个生产过程或工作机械（被控对象）自动地按预定的规律运行，或使它的某些物理量（被控量）按预定的要求变化。 1．3 根据信号传送的特点或系统的结构形式，控制系统分为开环控制和闭环控制。 开环控制系统：只有输入量Ugd 对n 的单向控制作用，而输出量n 对输入量Ugd 却没有任何影响和联系，即系统的输入与输出之间不存在反馈回路。 开环系统没有抵抗外部干扰的能力，故控制精度低。但结构简单、造价低，所以在系统参数稳定、无干扰或小干扰的场合大量使用。 闭环控制系统：通过反馈回路使系统形成闭合环路，并按偏差ue 的性质产生控制作用，以求减小或消除偏差的控制系统。 闭环控制原理： 负反馈：指反馈信号Uf 的正负极性必须与给定值Ugd 的极性相反，以便取得偏差值作 为控制之用。 自动控制系统的特征： 1、 系统必须具有反馈装置，并按反馈的原则组成系统。 2、 由偏差产生控制作用。 3、 控制的目的是力图减小或消除偏差，使被控量尽量接近期望值。 1．4 自动控制系统的组成： 由测量反馈元件、比较元件、校正元件、放大元件、执行元件以及被控对象等基本环节组成。 Mfz zZz
机器视觉与视觉检测知识点归纳
一总介 使用机器视觉系统五个主要原因： 1.精确性（无人眼限制） 2.重复性（相同方法检测无疲惫） 3.速度（更快检测） 4.客观性（无情绪主观性） 5.成本（一台机器可承担好几人工作） 机器视觉系统构成： 光学：1.相机与镜头；2.光源； 过渡：3.传感器（判断被测对象位置及状态）；4.图像采集卡（把相机图像传到电脑主机）； 电学（计算机）：5.PC平台；6.视觉处理软件；7.控制单元。 机器视觉系统一般工作过程：1.图像采集；2.图像处理；3.特征提取；4.判决和控制。 机器视觉系统的特点：1.非接触测量；2.具有较宽的光谱响应围；3.连续性；4.成本较低； 5.机器视觉易于实现信息集成； 6.精度高； 7.灵活性。 机器视觉应用领域两大类：科学研究和工业应用 科学研究主要对运动和变化的规律作分析； 工业方面主要是在线检测产品，机器视觉所能提供的标准检测功能主要有：有/无判断、面积检测、方向检测、角度测量、尺寸测量、位置检测、数量检测、图形匹配、条形码识别、字符识别、颜色识别等。 二机器视觉系统的构成 相机的主要特性参数： 分辨率：衡量相机对物象中明暗细节的分辨能力。 最大帧率：相机采集传输图像的速率。 曝光方式和快门速度；o(*￣)￣*)o？ 像素深度：每一个像素数据的位数。 固定图像噪声：不随像素点的空间坐标改变的噪声。 动态围等 CCD相机和CMOS相机的区别： 1.设计：CCD是单一感光器，CMOS是感光器连接放大器。 2.灵敏度：同样面积下，CCD灵敏度高；CMOS由于感光开口小，灵敏度低。 3.成本：CCD线路品质影响程度高，成本高；CMOS由整合集成，成本低。 4.解析度：CCD连接复杂度低，解析度高；CMOS新技术解析度高。 5.噪点比：CCD信号单一放大，噪点低；CMOS百万放大（每个像素都有各自的 放大器），噪点高。
(整理)合肥市居住小区智能化系统分类标准.
合肥市居住小区智能化系统分类标准及功能配置技术导则 合肥市建设委员会印发 二〇〇七年四月二日
关于印发《合肥市居住小区智能化系统分类标准及功能配置技术导则》的通知 合建设[2007]119号 各有关单位： 根据《全国居住小区智能化系统示范工程建设要点与技术导则》，结合我市近年来居住小区智能化建设实践，对《合肥市居住小区智能化系统分类标准及功能配置大纲》（试行）（2003合肥DBJ03—10）进行重新修订，编制了《合肥市居住小区智能化系统分类标准及功能配置技术导则》，并通过了专家审查，现予印发。 本导则由市建委设计科技处负责管理和具体解释工作。 附件：《合肥市居住小区智能化系统分类标准及功能配置技术导则》。 合肥市建设委员会 二〇〇七年四月二日
目录 1总则--------------------------------------1 2系统分类----------------------------------2 2.1一星级----------------------------------3 2.2二星级----------------------------------4 2.3三星级----------------------------------5 3附则--------------------------------------6 附表A《合肥市居住小区智能化系统功能配置大纲》附表B《合肥市居住小区智能化示范工程星级评估评分标准》
本技术导则参照： 《全国住宅小区智能化系统示范工程建设要点与技术导则》 《上海市智能住宅小区功能配置大纲》 《安徽省住宅小区智能化系统工程设计、验收规范》DB34/T579-2006 《安徽省住宅小区安全防范系统设计规范》DB34/T490-2005 《智能建筑设计标准》GB/T50314-2000 《智能建筑工程质量验收规范》（GB/50339-2003） 《民用闭路监视电视系统工程技术规范》GB/50198-94 《民用建筑电气设计规范》BJ/T16-98，JGJ/T16-98 《建筑防雷设计规范》GB50034-2005 《建筑与建筑群综合布线系统工程设计规范》GB/T50311-2000 《智能与建筑群综合布线系统工程验收规范》GB/T50312-2000
基于MATLAB的图像处理的课程设计(车牌识别系统)
目录 一、课程设计目的 (3) 二、课程设计要求 (3) 三、课程设计的内容 (3) 四、题目分析 (3) 五、总体设计 (4) 六、具体设计 (5) 1、文件 (5) 1.1、打开 (5) 1.2、保存 (5) 1.3、退出 (5) 2、编辑 (5) 6.2.1、灰度 (5) 6.2.2、亮度 (6) 6.2.3、截图 (7) 6.2.4、缩放 (7) 3、旋转 (9) 6.3.1、上下翻转 (9) 6.3.2、左右翻转 (9) 6.3.3任意角度翻转 (9) 6.4、噪声 (10) 6.5、滤波 (10) 6.6、直方图统计 (11) 6.7、频谱分析 (12) 6.7.1、频谱图 (12) 6.7.2、通过高通滤波器........................... .. (12) 6.7.3、通过低通滤波器...................................... . (13) 6.8、灰度图像处理................................................ . . (14) 6.8.1、二值图像……………………………………………….. .14 6.8.2、创建索引图像............................................. (14) 6.9、颜色模型转换...................................... .. (14) 6.10、操作界面设计 (15) 七、程序调试及结果分析 (15) 八、心得体会 (16) 九、参考文献 (17) 十、附录 (18)
HALCON图像处理在机器视觉中的应用
2019.01科技论坛 HALCON 图像处理在机器视觉中的应用 耿立明，杨威，王迪 (沈阳城市建设学院信息与控制工程系，辽宁沈阳，110167 ) 摘要：本文针对柔性智能制造生产线为控制对象进行研究，分析柔性智造生产线的组成，搭配思科工业交换机和发那科 LR Mate200I d 型六自由度工业机器人，完成复杂的产品智能制造和组装加工过程,采用康耐视工业相机C C D 图像传感 器构成机器视觉系统，基于HALCON基类H X L D 算法进行图像处理、特征提取，应用在机器视觉中进行产品的在线检测，发现产品的缺陷，并及时加以处理，防止不必要的损失。 关键词：生产线；机器视觉；HALCON ; HXLD ;检测；智能制造 Application of machine vision based on HALCON image processing Geng Liming, Yang W e i , Wang Di (Shenyang Urban Construction University Department of information and control engineering, Shenyang Liaoning, 110167) Abstract: This paper studies the flexible intelligent manufacturing production line for the control object, analyzes the composition of the flexible intelligent production line, and cooperates with Cisco Industrial Switch and FANUC LR Mate200Id six-degree-of-freedom industrial robot to complete the complex product intelligent manufacturing and assembly process. CCD image sensor of Vision Industrial Camera constitutes machine vision system. Based on HALCON based HXLD algorithm for image processing and feature extraction, it is applied in machine vision for on-line detection of products, and discovers defects of products and processes them in time to prevent unnecessary loss. Key words : Production line; machine vision; HALCON; HXLD; inspection; intelligent manufacturing 0引言 如图1所示。柔性智能制造生产线由自动供料单元、物 料转运机构、模拟加工单元、工件组装单元、产品分拣单元、 产品搬运机构及立体仓库单元组成。设备整体为桌面台式模 块化设计，可形成各单元独立控制和整体流程控制。本设计 研宄对象以智能制造生产线作为技术根本，搭配思科工业交 换机和发那科LR Mate200I d 型六自由度工业机器人，完成复 杂的产品智能制造和组装加工过程。图1柔性智能制造生产线鉴于在生产线上人眼无法连续、稳定地完成完成这些 带有高度重复性和智能性的工作。由此考虑机器视觉判别方 法：利用光电成像系统采集被控目标的图像，然后经图像处 理模块进行数字化处理，根据图像的像素分布、亮度和颜色 等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。1机器视觉判别1.1机器视觉系统的构成 机器视觉系统可以实现非接触测量，从而提高了系统的 可靠性。 机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析 得出结论。机器视觉系统可以探测部件，也可以用来创造一 个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过 程。典型的视觉系统一般包括：光源、光学系统，相机、图像处 理单元、图像分析处理软件、通讯/输入输出单元等。尽管机 器视觉应用各异，但都包括以下几个过程。 (1)图像采集 光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机 存储器。一般利用光源、光学系统，相机、图像处理单元获取 被测物体的图像。本设计相机选择康耐视工业相机C C D 图像 传感器300万像素。 基金项目：校科学研宄发展基金项目“机器视觉在工业机器人智能分拣识别中的应用研宄” (XKJ2018003)。
基于matlab的数字识别系统设计
数字识别系统 1.绪论 1.1研究背景 1.1.1索书号的简介 索书号是图书馆赋予每一种馆藏图书的号码，这种号码具有一定结构并带有特定的意义。在馆藏系中，每种书的索书号是唯一的，可准确地确定馆藏图书在书架上的排列位置，它是读者查找图书必要的代码信息。 索书号通常是根据中国图书资料分类法编排的【1】——简称《中图法》。《中图法》采拉丁字母 和阿拉伯数字相结合的混合标记符号。根据图书的学科主题，以拉丁字母标记并顺序展列出22个基本大类，其中没有L、M和Y开头的——参考附录1中图法简表。由于“T工业技术”的大类范围广泛、内容繁多，故又在该类基础上采用双位拉丁字母标记出16个二级类目，如TK、TL、TM和TN等。字母之后再用阿拉伯数字对大类进行细分。如B表示哲学、宗教一大类；B020则表示宗教理论。有的图书馆如清华大学还在图书分类号码后添加按照图书作者姓名所编排的著者号码，或者是按照图书进馆时间的先后所取用的顺序号码。 不同索书号确定排列先后顺序的步骤是，先比较分类号码：如分类号码相同再比较著者号码或顺序号码。最后按照字母表和数字大小的顺序排列。 1.1.2书库中图书查找存在的问题
随着电子计算机和网络技术的发展，现代图书馆都已经广泛建立电子数据库图书管理系统，方便用户查找、阅览书籍。读者借图书的流程如图2所示，一般利用书目查询系统，根据图书的 书名，出版社，作者以及书的内容等在电子数据库中检索自己需要的图书，记录图书相关信息。 最后，根据图书的索书号，快速方便地在书库中找到相应的图书。但是，经常会遇到下列问题：电子数据库系统显示图书状态为“归还”，利用检索到号，却无法在书库找到此书。出现这种情况主要有两个原因：(1)图书错位放置，即图书在书库中摆放的位置与索书号不一致。(2)图书已经丢失，即虽然电子数据库中显示图书状态为“归还”，但实质图书已经丢失，并不在书库中。随着图书馆藏书数目的不断增加，每天借阅的人数增多，而且有的图书馆发展成拥有几个分馆，上述问题越来越严重。这一方面严重降低了图书馆的资源的利用率；另一方面，浪费了读者的时间，造成了很大麻烦。 目前，图书馆主要通过定期的人工检查发现书库中错位和丢失的图书。但是，由丁馆藏图书多达上万，甚至几十万，而且每天又都有大量图书的借出和还入，人工检查工作量很大，单调、 重复的工作容易使工作员疲劳，检查速度比较慢，无法满足实际的需要。因此，迫切希望开发索书号自动识别系统，实现对书库中图书放置位置的自动检查，并通过索书号识别结果与电子数据库中图书信息的比较，找出已经丢失的图书。确保电子数据库中的图书状态与书库中的一致，以及书库中的图书准确排放，从而有效解决上述“用索书号找不到图书”的问题。 1.2．索书号自动识别系统 近年来，随着电子计算机技术、图像处理技术和摄像技术的迅速发展，图像中的文字信息提 取系统已经成功地应用于各个领域。因此，借助其经验，本文研究采用图像处理和识别技术 实现索书号的自动识别。 1.2.1索书号自动识别系统概述 系统的硬件由彩色CCD摄像头，8位图像采集卡和计算机组成，拍摄的图像为8位RGB彩色