注射器針頭反裝檢測(cè)的研究.pdf

1、目前，在工業(yè)生產(chǎn)線上一直存在因檢測(cè)精度不高而產(chǎn)生的產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題，注射器生產(chǎn)也是如此。目前國(guó)內(nèi)注射器生產(chǎn)廠家的產(chǎn)品在線檢測(cè)尚處于人工目測(cè)的階段，其產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)的準(zhǔn)確性和精確性難以得到保證。所以設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)一種可用于注射器產(chǎn)品質(zhì)量在線自動(dòng)檢測(cè)的方法具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。
　　本文主要應(yīng)用數(shù)字圖像處理方法對(duì)注射器的針頭進(jìn)行檢測(cè)。圖像包含的信息量大，且能夠更直觀、更確切的表達(dá)目標(biāo)的特征，因而數(shù)字圖像處理技術(shù)具有很高的適用性。本文的主要內(nèi)容包括以

2、下幾個(gè)方面：
　?。?）圖像的預(yù)處理。預(yù)處理是圖像分析和理解之前所進(jìn)行的操作，通過(guò)預(yù)處理可以使圖像需要的特征得到增強(qiáng)，不需要的特征得到削弱，為下一步操作圖像做準(zhǔn)備。本文采用中值濾波、大津閾值分割、圖像矯正的方法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，中值濾波器產(chǎn)生的模數(shù)較少，更適合于消除圖像的孤立噪聲點(diǎn)，是經(jīng)典的平滑噪聲的方法，對(duì)注射器針頭圖像濾波以后，平滑掉了圖像噪聲，保留了圖像細(xì)節(jié)，然后對(duì)圖像進(jìn)行大津閾值分割、圖像矯正處理，修正后的圖像細(xì)節(jié)比較明顯

3、，對(duì)比度增強(qiáng)。
　?。?）圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是分析幾何形狀和結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)方法，它建立在集合代數(shù)的基礎(chǔ)上，是用集合論方法定量描述目標(biāo)幾何結(jié)構(gòu)的學(xué)科。形態(tài)學(xué)研究幾何結(jié)構(gòu)的基本思路：通過(guò)建立一個(gè)結(jié)構(gòu)元素（相當(dāng)于模板）來(lái)探測(cè)圖像，看是否可以將此結(jié)構(gòu)元素填放在圖像的內(nèi)部，并驗(yàn)證這種填放的方法的有效性。本文對(duì)圖像進(jìn)行了二值膨脹、輪廓提取的處理，處理后的圖像骨架比較連續(xù)，斷點(diǎn)比較少。然后對(duì)圖像進(jìn)行小塊分析，建立圖像的坐標(biāo)，確定包含針尖