论文总字数：36624字

摘 要

随着当下汽车工业的迅速发展，轮毂样式和生产数量逐渐增多。对于轮毂生产厂商来说，轮毂类型的自动识别与管理有着重要的作用。大规模的轮毂生产对颜色分类，管理统计等工作造成了很大的不便，而传统的人工分类与统计，不仅耗时耗力，而且错误率高。因此，企业需要一种能够自动识别轮毂并且进行管理统计生产的方法来加快生产效率。

本文详细介绍了所设计的汽车轮毂视觉识别管理系统的软件流程与具体情况，同时，基于机器视觉，提出了一种适合企业实际生产情况的轮毂颜色分类方法。

本文首先介绍了所开发的轮毂视觉管理系统，系统包括，能够存储轮毂生产相关信息并方便调用的数据库，能够实时监控统计轮毂生产信息的管理系统。系统功能包括轮毂生产线工况视觉识别结果实时显示、轮型管理、轮型查询与统计、生产计划管理等；之后，对摄像头采集的轮毂图像进行分析，根据相机位置情况裁剪出轮毂的大致范围图像，通过圆检测法取出具体轮毂图像，进行图像灰度化，二值化以剔除背景。随后介绍了几种常用的特征和提取方法，并根据实际情况，提取了一定数量的特征点。通过对特征点灰度值的统计筛选比较最后判断出轮毂颜色类型。

关键词：轮毂，实时监控，生产计划管理，图像预处理，特征提取，颜色分类

Abstract

With the rapid development of the current automobile industry, the hub style and production volume have gradually increased. For hub manufacturers, the automatic identification and management of hub types plays an important role. Large-scale wheel production has caused great inconvenience to color classification, management statistics, etc., while traditional manual classification and statistics not only takes time and effort, but also has a high error rate. Therefore, companies need a method that can automatically identify the hub and manage statistical production to speed up production efficiency.

This paper introduces the software flow and specific conditions of the vehicle wheel visual recognition management system designed in detail. At the same time, based on machine vision, a wheel color classification method suitable for the actual production situation of the company is proposed.

This article first introduces the developed wheel visual management system. The system includes a database that can store wheel production related information and is convenient to call, and a management system that can monitor the statistical wheel hub production information in real time. The system functions include real-time display of visual recognition results of wheel hub production lines, wheel type management, wheel type query and statistics, and production planning management. After that, the hub image captured by the camera is analyzed, and the rough range image of the hub is cropped according to the position of the camera. The image of the specific hub is taken out by the circle detection method, and the image is grayed out and binarized to eliminate the background. Subsequently, several commonly used features and extraction methods were introduced, and a certain number of feature points were extracted based on actual conditions. The hub color type is finally determined by statistically comparing the gray values of the feature points.

KEY WORDS: wheel hub, real-time monitoring, production planning management, image preprocessing, feature extraction, color classification

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 课题研究背景 1

1.2 机器视觉的研究现状 1

1.2.1 国外研究现状 1

1.2.2 国内研究现状 1

1.3 论文研究工作 1

1.4 论文内容安排 2

第二章 前期准备工作 4

2.1 数据库的选择 4

2.2 网页与界面设计工具 4

2.2.1 asp.net网页编程 4

2.2.2 css网页样式库 5

2.2.3 JQuery脚本代码库 5

2.2.4 bootstrap开源工具包 5

2.2.5 IIS网页建立与局域网共享 5

2.2.6 B/S模式 5

2.3 本章小结 5

第三章 基于B/S的轮毂视觉管理系统 7

3.1 系统需求 7

3.2 系统总体设计 9

3.3 数据库设计与实现 10

3.3.1 hub数据库的总体设计 10

3.3.2 数据表的创建 12

3.3.3 视图的创建 15

3.3.4 存储过程的创建 17

3.3.5 数据库的优化 18

3.4 系统显示与实现 19

3.4.1 网页布局的设定 19

3.4.2 网页通信方式 20

3.4.3 与数据库的连接 20

3.4.4 生产流程管理界面 21

3.4.5 轮型管理界面 21

3.4.6 轮型查询与统计界面 22

3.4.7 生产计划管理界面 23

3.4.8 网页信息实时刷新 24

3.4.9 网页的局域网发布 24

3.5 本章小结 24

第四章 轮毂颜色分类方法 25

4.1 引言 25

4.2 总体设计流程 25

4.3 轮毂图像预处理 26

4.3.1 噪声分析 26

4.3.2 轮毂范围图像裁剪 28

4.3.3 轮毂图像截取 29

4.3.4 图像灰度化 29

4.3.5 图像二值化 29

4.4 轮毂图像特征提取 30

4.4.1 图像背景去除 30

4.4.2 几种特征点检测方法 31

4.4.3 Surf特征点提取 32

4.5 颜色分类 32

4.6 实验分析 34

4.7 本章小结 35

第五章 总结与展望 36

5.1 总结 36

5.2 展望 36

致 谢 38

参考文献 39

绪论

课题研究背景

随着我国汽车工业的迅速发展，轮毂厂家所生产的轮毂样式越来越多，数量也日益庞大。因而，对于轮毂生产厂商来说，轮毂类型的自动识别与轮毂生产的科学管理的重要性就凸显了出来。大规模的轮毂生产对颜色分类，管理统计等工作造成了很大的不便，而传统的人工分类与统计，不仅耗时耗力，而且错误率高。因此，企业需要一种能够自动识别轮毂并且进行管理统计生产的方法来加快生产效率。

与此同时，互联网技术的快速发展使互联网与传统的轮毂生产行业的联合成为了可能，以此达到轮毂生产线信息化的目的。融合信息技术和传统的轮毂生产在于充分发挥网络的优势，实现生产管理的快速，实时，准确和结果的长时间保存。通过将生产线连入互联网，方便管理者远距离实时查看生产情况。

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