摘要:传统的人工分类零件方法是根据视检法，依靠人的经验对相似零件进行分类，然而人工分类零件工作量大、人工成本高且带有主观性和片面性。而基于机器视觉的零件分类系统与传统的人工零件分类方法相比，具有高效率、高精准和低成本的优点，具有广阔的应用前景。

本文设计了基于LabVIEW的零件分类系统，以计算机为硬件基础，通过计算机摄像头实时采集零件图像，对采集的图像进行灰度处理、图像增强、形态学处理和二值化和均衡图像等一系列处理，然后再根据基于形状的匹配算法进行零件分类识别。本文以齿轮、螺丝和马达为零件样本，通过训练大量样本建立零件库，将处理后的零件图像与零件库样本进行形状匹配，根据相似度来判断零件的种类。仿真实验结果表明，零件分类系统可以识别出齿轮、螺丝、马达三种零件，并将分类结果显示在前面板上，达到了基本的零件分类效果。

关键词：零件分类；机器视觉；图像处理；LabVIEW

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 研究意义-1

1.2 研究现状-1

1.3 研究内容与章节安排-2

2 基础知识-3

2.1 图像处理-3

2.2 基于模板的识别算法-4

3 零件分类系统的设计-5

3.1 LabVIEW简介-5

3.1.1 LabVIEW概述-5

3.1.2 NI Vision Assistant概述-5

3.2 零件分类系统的实现-5

3.2.1 前面板设计-6

3.2.2 图像采集模块-7

3.2.3 图像处理模块-9

3.2.4 建立零件库-10

3.2.5 零件识别模块-11

4 仿真实验与分析-13

4.1 仿真实验-13

4.1.1 图像采集实验-13

4.1.2 图像处理实验-14

4.1.3 零件识别实验-14

4.2 实验结果分析-17

结    论-18

参 考 文 献-19

附录A 前面板-20

附录B 程序框图-21

致    谢-22