基于图像分析方法的透明溶液杂质检测研究毕业设计论文.docx
《基于图像分析方法的透明溶液杂质检测研究毕业设计论文.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于图像分析方法的透明溶液杂质检测研究毕业设计论文.docx（57页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
基于图像分析方法的透明溶液杂质检测研究毕业设计论文
毕业设计（论文）说明书
基于图像分析方法的透明溶液杂质检测研究
学院电气与自动化工程学院
专业自动化______
毕业设计（论文）任务书
题目：
基于图像分析方法的透明溶液杂质检测研究
学生姓名和雁男______
学院名称电气与自动化工程学院
专业自动化_______
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明
原创性声明
本人郑重承诺：
所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：
日 期：
指导教师签名：
日 期：
使用授权说明
本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：
按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：
日 期：
一、原始依据
透明溶液杂质检测在液体检测中占有重要的地位，目前多为人工检测或采用高效液相色谱技术来完成。
采用人工检测的的方法，步骤繁琐，费时费力，而且环境条件的差异，如光线、色彩等，或者操作人员长时间工作而导致的视力疲劳，这些都会对检测结果产生一定的不良影响。
而基于高效液相色谱技术的一起大都是国外的设备技术，造价昂贵，国内专门的维修机构不多，也不易维护。
选题以此为背景，首先对透明溶液图像进行采集，然后运用计算机图像处理的技术对图像进行分析，判断出透明溶液中的杂质，达到快速有效地检测杂质的目的。
MATLAB的图像处理工具箱（IPT，ImagePSSingToolbox）提供了大约175个函数用于理，涵盖了近期研究成果在内的几乎所有的技法，包括有噪和退化图像的恢复、图像增强分析、小波分析、灰度与二值图像的形态学运于边缘的处理以及图形用户界面设计等方面实际应用，使得大量图像处理操作按简捷进行，为图像处理提供了理想的软件环境。
当今世界是计算机时代，通常所说的图像处理主要是指数字图像处理，也就是利用计算机对图像进行处理。
图像处理作为一门崭新的学科，日益为人们所重视。
强大的计算机能力，尤其是MATLAB强大的功能为杂质的特征提取提供了可能。
把对图像中杂质的确定分成了图像预处理和计算机自动辨识杂质两个大的阶段，其中，图像预处理阶段需要完成原始真彩色图像到灰度图像的转换、转换后的灰度图像的二值化、图像中噪声的去除以及杂质骨架的提取等一系列操作，而计算机通过对杂质的自动辨识杂质这一阶段则是通过编写特定的算法来完成的。
工作目的：
通过摄像头采集溶液以及杂质的原始图像，然后将其输入到计算机中，以数字图像处理的基本技术与原理为基础，运用MATLAB软件的图像处理工具箱，进行一系列的处理和分析后进行特征提取，最终辨识出杂质。
二、参考文献
[1]贺兴华,周媛媛,王继阳,等.MATLAB7.x图像处理[M].北京:
人民邮电出版社,2006．
[2]李丽,路小英,赵艳,等.基于数学形态学的镰刀菌显微图像边缘检测[J].农机化研究,2008,（5）:
48-50．
[3]尹凤领,霍丙全.图像处理技术的MATLAB实现[J].科技信息,2007,（5）:
41-42．
[4]陈武凡.小波分析及其在图像处理中的应用[M].北京:
科学出版社,2002:
189-194．
[5]黄超灵.基于图像处理的瓶装液体异物检测研究[D].广东:
广东工业大学硕士研究生论文,2007.
[6]董娓.药品检测系统的图像处理方法研究及软件实现方法[D].西安:
西北工业大学,2003.
[7]周长发.精通VisualC++图像处理编程（第三版）[M].北京:
电子工业出版社,2006.
[8]符宝鼎,袁建畅,郭彩霞.基于RGB颜色模型棉花杂质的识别算法[J].北京纺织,2005,07（13）:
22-35.
[9]张丽.基于图像处理的液体杂质检测技术[D].济南：
山东大学研究生论文,2007.
[10]任永功,张颖.一种基于RGB色彩的运动对象分割方法[J].沈阳工业大学学报,2004,02（26）:
39-41.
[11]王志国.基于射频的液体杂质检测技术研究[D].长沙:
国防科技大学,2005.
[12]张振生,朱名日,潘泽锴.基于图像处理的蔗糖结晶颗粒识别方法[D].桂林:
桂林电子科技大学,2010,3（19）:
1-34.
[13]HoCT,ChenLH.Afastellipsecircledetectorusinggeometricsymmetry[M].PatternRecognition,1995.
[14]BrinkAD.Tresholdingofdigitalimagesusingtwo-dimensionalentropies[J].PatternRecognition,1992,25（8）:
803-808.
[15]FabrizioRusso,AnnaritaLazzari,FuzzyModeisforColorEdgeDetectioninImpulseNoise,VIMS2002InternationalSymposiym,May,2002.
三、设计（研究）内容和要求
具体要求：
以数字图像处理的基本技术与原理为基础，运用现有的技术手段，对透明溶液中的异物进行辨识。
其中，运用到的数字图像处理的主要技术有图像类型的转换、图像增强、图像恢复、图像编码以及图像的阈值分割等等。
研究内容：
应用数字图像处理技术的基本概念与原理，其中包括图像直方图技术、灰度变换技术、阈值化技术、数学形态学图像处理技术等等。
学习并应用MATLAB软件在图像处理方面的基本知识与功能，其中包括MATLAB支持的图像文件格式、MATLAB支持的图像类型及其转换、MATLAB图像处理工具箱的运用、MATLAB中图像文件的读写与显示等等。
根据数学形态学的图像处理技术，当图像满足一定的特征时，利用该方法能够达到既去除图像中的噪声，又完整保留图中感兴趣对象的拓扑结构，实现对图像的预处理。
通过计算机仿真来验证其算法实现的正确性与准确性。
运行所编写的程序，观测是否事先预期的、能准确反映实际图像特征的结果。
编程实现对一幅含有杂质的透明溶液的图像中杂质的识别和确认。
指导教师（签字）：
年月日
审题小组组长（签字）
年月日
天津大学本科生毕业设计（论文）开题报告
课题名称
基于图像分析方法的透明溶液杂质检测研究
学院名称
电气与自动化工程学院
专业名称
自动化
姓名
和雁男
指导老师
张大鹏
一、课题的来源及意义
随着科技的发展，对液体介质中杂质的检测变得越来越重要。
例如在液压系统中设备的工作可靠性与油质的污染状况有密切的关系。
据资料显示，液压系统的故障有70%是由于污染引起的，由固体颗粒污染物引起的液压系统故障占总污染故障的60%~70%。
又如在微电子工业和制药业中，对介质的洁净度有严格的要求，中国药典和英美等国的药典也都规定大剂量输液和小针剂注射液中每单位溶剂中的颗粒状杂质的数量上限。
为了检测洁净介质中的颗粒状杂质，世界上少数发达国家已经设计出了多种工作原理的颗粒计数器。
我国一些企业已经能生产气体介质的光学颗粒计数器，但对液体介质中的颗粒状污染物检测主要还是依赖于进口设备。
现代社会中，对信息的获得、加工、处理和应用都有了飞速发展，其中计算机图像处理技术从信息科学、控制理论、计算机科学、数据通信、电视技术中脱颖而出，并迅速发展成新的学科。
图像处理作为新的学科，在工业生产中有重要的应用，包括计算机辅助设计、计算机辅助制造、测试及生产任务分配。
在这些检测之中，无损检测是利用不同的光学物理性质在不接触不破坏目标物体内部内部及外部结构与性质前提下，实现目标物体有关特性的测试与检测。
一方面，在缺陷检验出的同时要确定其大小、分布状态等，即实现定性与定量分析；另一方面，对检测过程自动化程度和检测结果可靠性的要求也越来越高。
将图像处理技术应用于透明溶液杂质检测，通过检测判断出杂质，能为进一步的控制提供良好的依据。
二、国内外发展状况
目前，医药等行业的杂质鉴定大多采用高效液相色谱技术（HPLC）来实现。
HPLC是在经典的液相色谱法的基础上发展而成的分离分析技术，该法引入了气相色谱的理论和实验方法，采用了很多高新技术，因而具有分离效率高、分析速度快等诸多优点。
另一种基于光散射法的光学颗粒计数器（OPC），因其测量速度快、对被测介质无干扰、适用范围广、自动化程度高等优点也被广泛采用，而且国际标准化组织、美国医药局等均制订了相应的OPC检测标准。
刘巨昌、舒利忠等发明了一种“瓶装液体中异物的自动检测方法”（申请专利号：
CN200510065432.1），检测原理是：
用一机械手夹持装有液体的瓶体，启动所述机械手上的旋瓶机构，使瓶体沿中心轴线产生旋转，然后停止旋转并保持瓶体静止不动，使用一光源从瓶体下方或侧面照射该液体。
启动位于所述瓶体侧面的摄像机，对瓶体静止不动而液体内的液体及异物仍在旋转的该瓶体进行连续的图像采样；用常规图像处理方法对采样得到的连续图像进行处理，并同预设参数进行对比得出瓶装液体有无异物的判定。
本发明能实现对不同大小瓶体、瓶内不同深浅颜色的液体进行检测，可广泛用于对瓶装口服液等药液及瓶装饮料、调味料等各种瓶装液体的在线检测。
中美合资西安丰唐光电科技有限公司自主研发出了一种基于图像处理技术的“全自动灯检机”，该设备采用机器视觉技术，使用工业视频图像采集系统、图像处理算法和照明技术，采用人工智能系统集成，开发的光电检测模块可以方便地直接装置在生产线上或灯检机上。
它是一种针对医药生产线上不透明或半透明口服液、输液瓶等液体产品质量检测的全自动装置，可以在线检测玻璃碎屑、铝屑、橡皮屑、毛发、纤维等异物，还可以检测瓶体本身的破损以及瓶口的封装质量等，自动剔除不合格品。
该系统可以在0.02秒的时间内计算出杂异物的数量和每一个异物的大小，测量口服液时分辨率高于0.02毫米，检测速度可达40000瓶/小时，误检及漏检率小于1%。
价格不到进口产品的十分之一。
三、研究目标及内容
研究目标：
以数字图像处理的基本技术与原理为基础，完成对处于不同状态（光线不足、有干扰等）下透明溶液中杂质的辨识并编程实现。
具体内容如下：
应用数字图像处理技术的基本概念与原理，其中包括图像直方图技术、灰度变换技术、阈值化技术、数学形态学图像处理技术等等。
学习并应用MATLAB软件在图像处理方面的基本知识与功能，其中包括MATLAB支持的图像文件格式、MATLAB支持的图像类型及其转换、MATLAB图像处理工具箱的运用、MATLAB中图像文件的读写与显示等等。
编程实现对杂质的辨识。
采用VisualBasic来实现，主要功能模块包括图像采集、图像处理、退出等几个。
算法的实现主要通过VisualBasic与MATLAB的混合实现，同时利用VisualBasic建立对话框。
四、研究方法与手段
此课题的研究内容以透明溶液杂质检测为背景，包括对样品取样方式和硬件设计方式的分析，液体图像的采集，选择合适的图像分析方法，构造实现的系统的软件等。
其中主要的内容是对液体杂质检测的软件部分，这主要设计图像处理的诸多理论，也包括处理算法的实现。
由于课题内容具有明确的应用背景，在论文中，按照实际操作中可能遇到的问题，对该系统的硬件设施和软件的实现展开讨论。
其中包括：
1、图像处理方法的选择：
考虑实际中可能出现的情况对获取的图像进行相应的处理，做到简单、高效，对图像的处理包括图像的预处理（图像分割，对噪音、阴影、光照的处理），选择合适的颜色空间进行杂质检测，最终判断杂质。
2、系统软件设计：
这一部分主要完成各种处理方法和系统运行管理的程序实现。
分析系统各部分的功能，以及其他信息的管理。
在研究过程中，可能的难点有如下几点：
1、采集溶液的图像时如何处理光线、阴影、角度、仪器等的相关影响。
这些因素都会给检测结果造成很大的影响。
在设计硬件的过程中，应该选择内壁平整度高、易于清洗的容器，这样既能防止图像内壁造成的失真，同时能及时清除内壁的污渍；另外应该设计多个光源，让拍摄区域没有阴影存在；同时采集过程应对溶液进行不同角度的采样。
2、对图像进行分析时如何更快有效地得到结果。
这是整个处理过程中最耗资源的一步，也是直接导出结果的一步。
虽然目前对彩色图像的分析处理技术有很多，但是要兼顾到速度和效率，算法的选择和改进是必不可少的。
五、进度安排
2010.12.20—2011.3.11查阅资料准备开题报告。
2011.3.12—2011.4.13应用图像处理的方法、在MATLAB平台上实现对杂质的辨识，进行仿真调试，以期达到预计效果。
2011.4.14—2011.5.31在前期判断方法的基础上通过VisualBasic编程实现。
2011.6.1—2011.6.20完成毕业论文，准备答辩。
六、实验方案的可行性分析
MATLAB的图像处理工具箱（IPT，ImagePSSingToolbox）提供了大约175个函数用于图像处理，涵盖了近期研究成果在内的几乎所有的技法，包括有噪和退化图像的恢复、图像增强分析、小波分析、灰度与二值图像的形态学运于边缘的处理以及图形用户界面设计等方面实际应用，使得大量图像处理操作按简捷进行，为图像处理提供了理想的软件环境。
当今世界是计算机时代，通常所说的图像处理主要是指数字图像处理，也就是利用计算机对图像进行处理。
强大的计算机能力，尤其是MATLAB强大的功能为杂质的特征提取提供了可能。
七、参考文献
[1]贺兴华,周媛媛,王继阳,等.MATLAB7.x图像处理[M].北京:
人民邮电出版社,2006．
[2]李丽,路小英,赵艳,等.基于数学形态学的镰刀菌显微图像边缘检测[J].农机化研究,2008,（5）:
48-50．
[3]尹凤领,霍丙全.图像处理技术的MATLAB实现[J].科技信息,2007,（5）:
41-42．
[4]陈武凡.小波分析及其在图像处理中的应用[M].北京:
科学出版社,2002:
189-194．
[5]黄超灵.基于图像处理的瓶装液体异物检测研究[D].广东:
广东工业大学硕士研究生论文,2007.
[6]董娓.药品检测系统的图像处理方法研究及软件实现方法[D].西安:
西北工业大学,2003.
[7]周长发.精通VisualC++图像处理编程（第三版）[M].北京:
电子工业出版社,2006.
[8]符宝鼎,袁建畅,郭彩霞.基于RGB颜色模型棉花杂质的识别算法[J].北京纺织,2005,07（13）:
22-35.
[9]张丽.基于图像处理的液体杂质检测技术[D].济南：
山东大学研究生论文,2007.
[10]任永功,张颖.一种基于RGB色彩的运动对象分割方法[J].沈阳工业大学学报,2004,02（26）:
39-41.
[11]王志国.基于射频的液体杂质检测技术研究[D].长沙:
国防科技大学,2005.
[12]张振生,朱名日,潘泽锴.基于图像处理的蔗糖结晶颗粒识别方法[D].桂林:
桂林电子科技大学,2010,3（19）:
1-34.
[13]HoCT,ChenLH.Afastellipsecircledetectorusinggeometricsymmetry[M].PatternRecognition,1995.
[14]BrinkAD.Tresholdingofdigitalimagesusingtwo-dimensionalentropies[J].PatternRecognition,1992,25（8）:
803-808.
[15]FabrizioRusso,AnnaritaLazzari,FuzzyModeisforColorEdgeDetectioninImpulseNoise,VIMS2002InternationalSymposiym,May,2002.
选题是否合适：
是□否□
课题能否实现：
能□不能□
指导教师（签字）
2011年03月日
选题是否合适：
是□否□
课题能否实现：
能□不能□
审题小组组长（签字）
2011年03月日
摘要
本论文以数字图像处理的基本技术与原理为基础，利用MATLAB软件的图像处理工具箱提供的图像处理的基本功能与函数，完成对处于不同状态（光线不足、有干扰等）下透明溶液中杂质的辨识并编程实现。
为了能使计算机从图像中检测出杂质，首先应用图像灰化、图像增强等技术对原始的样本溶液图像进行了预处理，根据预处理的结果，选取边缘检测作为基本方法对透明溶液中的杂质进行检测，然后通过图像缝隙填补、图像膨胀、图像填充等技术对图像进行进一步的处理，进而实现杂质的检测。
本文选用VisualBasic进行界面设计以及功能的实现，利用VisualBasic与MATLAB混用进行算法的实现，通过窗口实现基本功能的界面化。
关键词：
图像处理；边缘检测；算法
ABSTRACT
ThisthesisisbasedonthemethodsandtheoriesofdigitalimageprocessingtechnologyandwiththehelpofthebasicimageprocessingcapabilityandfunctionssuppliedwiththeimageprocessingtoolboxoftheMATLABsoftware,thisthesisdevelopsamethodtoidentifytheimpurityinlucidsolutionswhichmayindifferentstates（suchasunenoughlight,distribution）.Inordertomakethecomputeridentifytheimpurityontheimage,pre-processinghasbeencarriedoutintotheoriginalsampleimage,Themethodsthatareusedinthestageofpre-processingconsistofthecinerationofimage,enhancementofimage.Accordingtotheresultsofpretreatment,edgedetectiontechnologyisselectedasthebasicmethodtoidentifytheimpurityinlucidsolutions.Besides,imagegapfill-up,imageexpand,imagefillareusedtoachievetheidentificationofimpurity.ThisthesischooseVisualBasictodesigntheinterfaceandimplementoffunctions,thearithmeticachievesthroughthemixingofVisualBasicandMATLAB,andthebasicfunctionisvisualizedthroughwindows.
Keywords:
Imageprocessing;edgedetection;arithmetic
外文资料
中文译文
致谢
第一章绪论
1.1课题背景
在现代社会中，对信息的获得、加工、处理和应用等都有了飞速发展。
20世纪60年代数字技术和微机技术的迅猛发展给数字图像处理技术提供了先进的技术手段，计算机图像处理技术从信息科学、控制理论、计算机科学、数据通信、电视技术等学科中脱颖而出，并迅速发展形成新的学科，它是旨在研究“图像信息的获取、传输、存储、变换、显示理解与综合利用的崭新学科”。
随着科技的发展，对液体介质中颗粒状污染物的检测变得越来越重要。
如在微电子工业和制药业中，对介质的洁净度有严格的要求，中国药典和英美等国的药典也都规定了大剂量输液和小针剂注射液中每单位溶剂中的颗粒状杂质的数量上限。
计算机可以获取大量信息、能够进行快速自动处理，且易于信息的采集和集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地应用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以提高生产效率和生产的自动化程度。
本课题正是基于以上考虑，提出了了一套基于图像处理的透明溶液杂质检测方法。
1.2图像处理技术发展现状与展望
图像处理（imageprocessing），用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。
数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。
图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。
图像处理一般指数字图像处理。
虽然某些处理也可以用光学方法或模拟技术实现,但它们远不及数字图像处理那样灵活和方便,因而数字图像处理成为图像处理的主要方面。
数字图像处理技术在20世纪60年代随着计算机技术和VLSYVeryLargeScaleIntegration的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域，它在理论上和实际应用中都取得了很大的成就。
大规模的存储和显示系统以及数据处理技术的发展，为数字图像处理的实现奠定了客观的物理实现基础。
视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础。
早期图像处理的目的是改善图像质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。
首次获得成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。
他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片进行图像处理，如几何校正、灰度变换、去除噪声等，并考虑了太阳位置和月球环境的影响。
随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，为人类登月创举奠定了基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
在以后的宇航空间技术探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。
数字图像处理技术取得的另一个巨
升级会员 