机械零件检测分析论文提纲

论文题目：基于FPGA图像处理的机械零件边缘检测关键技术研究

摘要：随着数字图像处理技术的快速发展,作为数字图像处理基础内容的边缘检测技术,在机器视觉、人脸识别、目标跟踪、工业检测等领域有着越来越广泛的应用。边缘检测技术的核心是边缘检测算法,基于Sobel算子的边缘检测常常应用于实际工业检测中,但目前大多数边缘检测都是基于PC端的软件串行处理,难以满足系统实时性要求。基于FPGA图像处理的边缘检测技术充分利用软硬件联合处理优势,可以大大提高边缘检测速度,同时,通过算法改进设计可以保证系统的检测精度。针对实际机械零件检测场景,本文提出一种自适应阈值多方向Sobel边缘检测算法的FPGA实现。通过对现有的Sobel边缘检测算法进行扩展,采用自适应阈值的方法,对图像处理算法进行改进,提高边缘检测算法的检测精度,并通过FPGA图像处理硬件平台进行算法实现,最后选用标准机械零件来进行边缘检测实验,分析实验结果,发现改进算法在检测精度与检测效果上具有明显的优势,验证了系统改进算法的有效性。本文主要的研究工作内容如下:（1）通过广泛参考国内外相关文献资料,分析图像边缘检测方法与零件检测现状,研究制定出基于FPGA图像处理的零件边缘检测系统总体设计方案。（2）采用机械结构来控制图像采集相机的空间三维运动:选择三维坐标平台作为图像采集的机械控制部分,通过三维伺服机构、精密光学平台、零件载物台三部分来实现图像采集摄像头的移动控制。（3）针对传统一阶以及二阶微分边缘检测算法检测方向单一、阈值选取不灵活等问题,提出了一种自适应阈值八方向Sobel边缘检测算法。通过扩展传统Sobel边缘检测算子的方向,提高边缘检测精度;同时,通过自适应阈值算法设计,使得设计者无需仅凭主观经验来选取阈值,以提高检测的实时性与自动化程度。（4）利用并行流水线设计思想,结合硬件描述语言Verilog和相关设计软硬件,在FPGA上进行改进算法的具体实现。自适应阈值算法和扩展多方向边缘检测算法利用FPGA硬件并行实现,最后通过标准零件检测实验结果表明,改进算法能够大大提高系统检测精度与实时性,验证了本文改进边缘检测算法的可行性。

关键词：机械零件;边缘检测;FPGA;自适应阈值;多方向Sobel算子

学科专业：机械工程

摘要

ABSTRACT

1 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 边缘检测技术

1.2.1 边缘检测技术概述

1.2.2 基于FPGA的边缘检测技术

1.2.3 基于FPGA的边缘检测技术在零件检测中的应用

1.3 本文零件边缘检测平台的选择

1.4 本文的研究内容及结构

1.4.1 论文主要内容

1.4.2 论文总体章节安排

1.5 本章小结

2 总体方案设计

2.1 系统总体结构

2.2 机械控制部分

2.3 基于FPGA的图像处理部分

2.4 本章小结

3 零件边缘检测算法改进研究

3.1 传统的边缘检测算法

3.1.1 Sobel边缘检测算子

3.1.2 Roberts边缘检测算子

3.1.3 Prewitt边缘检测算子

3.1.4 Krisch边缘检测算子

3.1.5 Laplacian-Gauss边缘检测算子

3.1.6 各种算子综合比较

3.2 一种基于自适应阈值的多方向零件边缘检测改进算法

3.2.1 改进的八方向Sobel边缘检测算法

3.2.2 改进算法的自适应阈值选取

3.2.3 算法改进前后特点比较

3.3 本章小结

4 零件边缘检测改进算法的FPGA实现

4.1 基于FPGA的图像处理部分硬件结构

4.2 I~2C总线配置接口模块

4.3 PLL模块

4.4 图像数据采集模块

4.5 灰度转换模块

4.6 自适应阈值选取模块

4.7 多方向Sobel边缘检测算法的梯度计算模块

4.8 SDRAM芯片存取控制模块

4.9 VGA显示接口模块

4.10 本章小结

5 机械零件边缘检测实验结果与分析

5.1 检测系统实验平台的搭建

5.2 实验平台的调试

5.2.1 运动控制平台的调试

5.2.2 FPGA仿真平台的调试

5.3 边缘检测结果与分析

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 课题展望

参考文献

致谢