組合光源與圖像處理算法在工件表面缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、為了不斷提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，金屬工件表面缺陷在線自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)在生產(chǎn)過程中顯得日益重要。本課題的研究對(duì)象是金屬鍍層工件表面上的多種隨機(jī)缺陷，目的是把有缺陷的工件檢測(cè)出來，分選出來，從而實(shí)現(xiàn)質(zhì)量檢測(cè)的目的。 針對(duì)本課題不同金屬鍍層工件表面強(qiáng)反射程度不同和工件表面缺陷種類繁多、位置隨機(jī)等的具體情況，以及工件缺陷檢測(cè)過程中不能出現(xiàn)缺陷工件漏檢的要求，結(jié)合表面檢測(cè)技術(shù)發(fā)展并在技術(shù)上力圖創(chuàng)新及結(jié)果上力圖經(jīng)濟(jì)實(shí)用的目的，設(shè)計(jì)了一套能夠?qū)崿F(xiàn)

2、對(duì)金屬工件表面缺陷進(jìn)行雙面、高速、高分辨率的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)。 檢測(cè)系統(tǒng)以視覺檢測(cè)理論為檢測(cè)原理，軟件設(shè)計(jì)以模塊化為設(shè)計(jì)思想，主要完成以下工作： 1．針對(duì)本系統(tǒng)中金屬鍍層工件的強(qiáng)反射特性，充分考慮了照明技術(shù)對(duì)缺陷檢測(cè)的影響，研究了多種照明方式的檢測(cè)效果，最終為檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)了高角度照明和低角度照明的組合方式的照明光源。 2．閾值選取模塊引入大津閾值分割法，工件閾值和缺陷閾值采用兩次分別選取閾值，并針對(duì)本系統(tǒng)采集到的工件

3、缺陷圖像情況對(duì)大津閾值分割法進(jìn)行了有效的改進(jìn)。 3．缺陷識(shí)別模塊針對(duì)不同缺陷形狀的區(qū)別，編寫算法求出缺陷的一組形狀描述特征參數(shù)，設(shè)計(jì)了二叉樹分類器，判別規(guī)則采用相互獨(dú)立的不同特征參數(shù)的組合，通過大量的實(shí)驗(yàn)，得到缺陷識(shí)別的特征參數(shù)分割閾值，對(duì)缺陷類型進(jìn)行了準(zhǔn)確的識(shí)別。 4．完善了軟件系統(tǒng)，對(duì)軟件系統(tǒng)進(jìn)行了大量地測(cè)試，避免了重復(fù)性計(jì)算，防止內(nèi)存泄露，提高了軟件的穩(wěn)定性和高效性。 5．缺陷檢測(cè)軟件設(shè)計(jì)了去光圈的靈敏度系