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文檔簡介
1、分類號:UDC:密級:學(xué)校代號:11845學(xué)號:2111204052廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文(工學(xué)碩士)羽毛球圖像處理技術(shù)及應(yīng)用研究龍永雄指導(dǎo)教師姓名、職稱:連仨煌塾攮學(xué)科(專業(yè))或領(lǐng)域名稱:控壹』型堂皇王猩學(xué)生所屬學(xué)院:自動絲堂隨論文答辯日期:星Q!墨生墨旦蘭Q目摘要摘要在現(xiàn)代生產(chǎn)業(yè)里面,生產(chǎn)的效率和產(chǎn)品的質(zhì)量對一個企業(yè)來說是十分重要的。尤其是對于批量生產(chǎn)的檢測生產(chǎn)中,以前的檢測手段和技術(shù)變得越來越不能滿足企業(yè)的發(fā)展要求了。本文主要是
2、以提高工廠羽毛球質(zhì)量的檢測效率以及檢測的準(zhǔn)確率需求為目標(biāo),利用機器視覺的技術(shù)來分析風(fēng)洞的羽毛球的序列圖像,提取它主要的特征,實現(xiàn)羽毛球的在線檢測自動化?,F(xiàn)階段測試羽毛球的性能主要是采用試打這種方法的,由發(fā)球機發(fā)球后,用人工肉眼來判斷飛行中的羽毛球穩(wěn)定性的好壞,不過人為判斷的誤差較大,試打?qū)τ鹈驎a(chǎn)生一定的損害,而且需要大量的人工。目前,通過羽毛球在風(fēng)洞中運行,利用圖像處理來研究羽毛球飛行的穩(wěn)定性這種方法,正處于研究的實驗階段,還沒有實
3、際的測試設(shè)備,用其測試結(jié)果代替試打這種方法,具有一定的研究價值。本文主要的研究內(nèi)容如下:1升級了羽毛球采集平臺:通過采集設(shè)備拍攝羽毛球在風(fēng)洞中運行的球冠、球頭姿態(tài)圖像,選取合適在風(fēng)洞中旋轉(zhuǎn)的羽毛球的去模糊化算法,結(jié)合旋轉(zhuǎn)運動物體特點對旋轉(zhuǎn)運動羽毛球進行有效的圖像復(fù)原。2用雙水平集的分割方法提取羽毛球圖像中感興趣的部分:物體輪廓的邊緣分割出來的效果好,分割圖像的周圍也沒有干擾點。3改進提取表征羽毛球擺動新的特征參數(shù)及算法:研究了羽毛球擺動
4、的面積和羽毛球球頭部分的特征參數(shù),提出基于SVM的一對一的分類器的設(shè)計,用于羽毛球飛行穩(wěn)定性及落點等級的分類。4,提出并行處理體系提高效率:給出了具體羽毛球風(fēng)洞測試系統(tǒng)多攝像頭采集序列圖像和多核CPU的硬件架構(gòu),利用多進程的編程思想來實現(xiàn)軟件設(shè)計并行處理,縮短了檢測時間,提高了系統(tǒng)的檢測效率。本文各算法均用Matlab進行實驗仿真,并在VC60下進行編程,實現(xiàn)羽毛球風(fēng)洞質(zhì)量等級分類檢測。實驗結(jié)果表明,本文提出的基于并行處理體系的序列圖像
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