工件表面質(zhì)量缺陷的無損視覺檢測關鍵技術研究.pdf

1、為了實現(xiàn)在線檢測切削加工過程中形成的工件表面質(zhì)量缺陷,采用基于機器視覺的無損視覺檢測技術作為檢測方法是一種可行方案。本文就實現(xiàn)工件表面質(zhì)量缺陷無損視覺檢測的部分關鍵技術進行研究,主要包括工件表面質(zhì)量缺陷圖像采集軟硬件平臺的搭建,圖像紋理分析方法,圖像去噪方法和圖像分割方法等方面。
　　1、選用Microvision系列產(chǎn)品(包括工件放置平臺、工業(yè)數(shù)字攝像機、圖像數(shù)據(jù)采集卡和光源等)搭建機器視覺系統(tǒng)的圖像采集硬件平臺;采用德國MVt

2、ec公司的HALCON軟件作為機器視覺系統(tǒng)的圖像采集程序開發(fā)平臺。
　　2、通過比較分析,選擇基于多元統(tǒng)計的三種圖像紋理分析方法(主成分分析法、奇異值分解法和非負矩陣分解法)作為抑制工件表面紋理背景對缺陷檢測干擾的方法。通過對Brodatz圖像數(shù)據(jù)庫中紋理圖像的處理仿真驗證了所選方法的可行性。
　　3、分別采用三種多元統(tǒng)計圖像紋理分析方法抑制工件表面紋理背景。提出基于曲率和比率閾值的思想,分別確定三種多元統(tǒng)計圖像紋理分析方法

3、中的關鍵參數(shù)。提出采用SSIM作為三種多元統(tǒng)計圖像紋理分析方法抑制工件表面紋理背景效果的評價指標。
　　4、首先采用空間域圖像去噪法(Wiener濾波法)平滑在抑制工件表面紋理背景過程中引入的噪聲;然后選擇基于區(qū)域生長的圖像分割法從工件表面紋理背景中分割提取出缺陷區(qū)域;最后采用數(shù)學形態(tài)法對二值化圖像進行噪聲濾波。
　　圖像處理結(jié)果表明,通過本文提出的方法可以分割出效果理想的工件表面質(zhì)量缺陷區(qū)域,對實現(xiàn)工件表面質(zhì)量缺陷的無損視