基于機器視覺的表面缺陷檢測算法研究.pdf

1、質(zhì)量控制在產(chǎn)品生產(chǎn)中的意義日趨顯著，產(chǎn)品的表面缺陷影響其質(zhì)量，因此進行產(chǎn)品表面缺陷檢測對于提高產(chǎn)品質(zhì)量具有非常重要的作用。傳統(tǒng)的人工檢測方法由于勞動強度大、檢測效率低已不能滿足需求，因此需要研究表面缺陷自動檢測方案。
　　本文研究了基于機器視覺的產(chǎn)品表面缺陷檢測技術(shù)，著重討論了圖像濾波去噪算法、缺陷分割及判定方法。主要工作歸納如下：由于圖像中布滿噪聲，而噪聲會對缺陷檢測造成干擾，因此需要進行去噪處理，本文首先研究了常用的幾種濾波算

2、法對圖象的去噪效果，分析其存在的不足，然后在此基礎(chǔ)上提出了方向序貫濾波去噪方法，該方法具有方向性，不僅能去除噪聲而且能增強與同方向待檢測的目標(biāo)信息，為后續(xù)缺陷的分割打下好的基礎(chǔ)。針對線狀缺陷，首先分析比較了實時性好且常用的邊緣檢測、線檢測等方法的檢測效果，在此基礎(chǔ)上，提出了改進的線檢測方法，并對常見但較難解決的斷續(xù)的線狀缺陷進行了研究，設(shè)計了基于隨機hough變換的斷續(xù)線段的連接方法，實驗證明該方法連接效果良好。針對條紋缺陷，在分析了經(jīng)