表面缺陷視覺在線檢測關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、產(chǎn)品表面質(zhì)量是產(chǎn)品質(zhì)量的重要組成部分，也是產(chǎn)品商業(yè)價(jià)值的重要保障。機(jī)器視覺檢測技術(shù)作為先進(jìn)的產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測手段，受到了生產(chǎn)企業(yè)越來越多的重視。本文對表面缺陷視覺在線檢測的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了較為系統(tǒng)的研究。
　　 以表面缺陷視覺檢測的主要過程：圖像獲取、缺陷分割和缺陷判別為主線，對圖像處理流程和關(guān)鍵算法進(jìn)行了設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)分析；針對在線檢測的需求，提出了算法效率分析方法和在線檢測軟件結(jié)構(gòu)的多線程方案，建立了較為完整的表面缺陷視覺在線檢測體系

2、結(jié)構(gòu)；以鋼板表面缺陷檢測為應(yīng)用實(shí)例進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本文主要研究內(nèi)容如下：
　　 1.以獲取高質(zhì)量圖像為目標(biāo)，提出以被測對象的特性為主導(dǎo)的照明方案設(shè)計(jì)原則；以表面凹坑缺陷檢測為例，建立基于線陣CCD系統(tǒng)進(jìn)行凹坑檢測的數(shù)學(xué)模型，提出凹坑缺陷的圖像特征；建立表面缺陷檢測成像系統(tǒng)景深的數(shù)學(xué)模型。
　　 2.對不同背景模式的缺陷分割問題進(jìn)行研究；設(shè)計(jì)完整的基于邊緣的缺陷分割算法流程；提出基于小波系數(shù)層間相關(guān)性的容噪性邊緣檢測算法；

3、討論有理系數(shù)小波濾波器的設(shè)計(jì)步驟和關(guān)鍵問題，提出一種長度為8-4的有理系數(shù)對稱緊支集雙正交小波濾波器；對不同小波濾波器的多種應(yīng)用效果進(jìn)行比較分析。
　　 3.在缺陷圖像的空間域、投影域、小波變換域進(jìn)行了圖像特征參數(shù)提取的研究，并利用主成分分析法進(jìn)行特征空間降維；設(shè)計(jì)基于DAG SVM的缺陷分類決策樹；提出采用譜系聚類優(yōu)化決策樹結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的方案。
　　 4.采用事前分析法和事后測試法對本文提出的關(guān)鍵算法進(jìn)行時(shí)間效率分析；采用