基于OpenCV的轮毂图像拼接技术研究与应用

本篇毕业论文《基于OpenCV的轮毂图像拼接》由作者金其挺，学号3090433059，专业班级09自动化2班，在信息科学与工程学院完成于2013年5月27日。随着中国汽车行业的蓬勃发展，铝轮毂产量剧增，这促使了"机器视觉"技术在轮毂生产过程中的广泛应用，包括标志识别、工况监控、产品检测和质量控制等领域，极大地提高了生产效率和自动化水平，有助于企业运营质量的提升。 论文首先概述了图像拼接技术的核心原理，即通过将多个图像片段组合成一幅连续的图像，实现全景或无缝视图。这项技术的重要性在于它能够处理大规模数据，尤其是在工业生产中，对于零部件的完整监测和质量控制至关重要。论文还探讨了图像拼接技术在国内外的研究现状，对比了不同方法和技术的优劣，强调了其在现代制造业中的前沿地位。 接下来，论文详细介绍了图像拼接的关键技术。首先是图像采集，指通过相机或其他设备获取轮毂的不同角度或位置的图片。这一步骤对于确保后续处理的准确性和一致性至关重要。接着是几何校正，即通过图像处理技术纠正图像间的畸变和位移，使得各个部分能够准确对齐。最后，图像融合技术则是将这些校正后的图像合并成一个整体，形成无缝的轮毂图像。 论文使用OpenCV这样的开源计算机视觉库进行实践，OpenCV以其强大的图像处理功能和易用性，为图像拼接提供了强有力的支持。通过VC6.0这样的开发环境，作者实现了基于OpenCV的轮毂图像拼接算法，并展示了其在实际应用中的可行性和效果。 总结来说，这篇毕业论文不仅深入剖析了图像拼接技术在轮毂制造领域的应用，而且通过实证研究验证了其在提高生产效率和质量控制中的作用，为机器视觉技术在汽车行业的发展提供了有价值的研究成果。此外，它也展示了大学生如何将理论知识与实践相结合，解决实际问题的能力。