资 源 简 介
随着计算机技术的发展,机器视觉在工农业生产和国防等领域已得到成功的应用,利用机器视觉进行检测更是其典型应用。根据运行环境的不同,机器视觉系统可分为PC-BASED系统和PLC-BASED系统。由于这两种系统成本都相对较高、软硬件系统相对复杂、体积相对较大,因此,在应用中受到一定的限制。嵌入式系统是当前发展迅速的热门技术,具有体积小、价格低、开发环境简单、运用灵活、现场运行可靠等优点。因此,将机器视觉技术建立在嵌入式系统平台上不仅是机器视觉的发展趋势,同时也实现了两者的优势互补。 在现代工程领域,常常需要检测各种振动。相对传统方法而言,视觉测振技术具有明显优点。本文主要研究了在ARM平台上利用机器视觉技术进行振动检测的相关技术及方法。 根据嵌入式机器视觉系统的特点,本文分析了摄像系统标定的方法,建立空间物体的实际位置与图像上点的对应关系,并改进数据处理的方法,提高标定的精度。分析了目前常用的图像处理方法,根据系统平台实际工作能力,设计了有针对性的处理算法,提高图像处理的效率;为了方便对被测对象的识别和跟踪,采用基于颜色阈值的分割技术,从而有效地降低了对系统测量环境、光照条件等的要求,提高了系统的适应性。 本文以二维振动物体为被测对象,利用机器视觉技术,对低频小振幅的二维振动进行了检测,并对振动信号进行分析。实验证明利用视觉技术检测振动的可行性和可靠性。