基于機器視覺的端塞表面缺陷檢測算法研究及實現(xiàn).pdf

1、隨著人類對新能源的需求量不斷增加，核能作為一種新型能源，以其較高的能源集度和豐富的能源儲存量越來越多地受到了人們的關(guān)注。其中核電是核能使用的一種重要形式，核電具有環(huán)保、經(jīng)濟性高等優(yōu)點，但是核電的使用在安全上有著較高的要求。核電中核反應(yīng)堆的安全最為重要，而燃料棒是核反應(yīng)堆中重要的組成部分，燃料棒端塞（以下簡稱端塞）作為燃料棒的一種核心零件，起著防止反應(yīng)物溢出的作用，其表面的缺陷直接影響到核反應(yīng)堆的安全。
　　目前針對端塞表面缺陷的檢

2、測基本還停留在人工檢測階段，人工檢測存在勞動強度大，檢測效率低等問題。針對這些問題，利用機器視覺技術(shù)和圖像處理算法完成對產(chǎn)品缺陷檢測成為了一種更好的方法。本文針對端塞表面的兩大類缺陷——側(cè)表面缺陷和中心孔缺陷，在研究缺陷特征的基礎(chǔ)上，分別設(shè)計了兩種表面缺陷檢測算法，并進行了算法的仿真研究；同時設(shè)計了端塞缺陷檢測系統(tǒng)的硬件測試平臺，并且開發(fā)了相應(yīng)的檢測軟件。本文的主要工作包括：
　　（1）端塞表面缺陷檢測硬件測試平臺的設(shè)計
　

3、　本文設(shè)計并實現(xiàn)了“旋轉(zhuǎn)平臺+LED前向光源+線陣相機”和“LED背光源+面陣相機”的硬件測試平臺設(shè)計方案，分別對端塞側(cè)表面圖像和中心孔圖像進行采集，并且利用計算機完成對采集圖像的處理。
　?。?）端塞表面缺陷檢測算法的研究和設(shè)計
　　本文通過對端塞側(cè)表面和中心孔缺陷特征的分析，采用了“圖像預(yù)處理+缺陷提取+缺陷分類”的檢測流程。并在兩個流程中，根據(jù)端塞側(cè)表面缺陷圖像和中心孔缺陷圖像的特性，設(shè)計了相應(yīng)的檢測算法。
　　

4、①端塞側(cè)表面缺陷檢測算法
　　端塞側(cè)表面圖像是在前向光源照射下由線陣相機拍攝的圖像，本文根據(jù)端塞側(cè)表面缺陷圖像的特征，利用中值濾波和基于多項式的背景補償方法對側(cè)表面缺陷圖像進行預(yù)處理；采用閾值分割提取缺陷，并通過形態(tài)學(xué)分析的方法去除“非缺陷點”，提高缺陷檢測準(zhǔn)確性；最后通過支持向量機分類完成對側(cè)表面缺陷的分類。
　?、诙巳行目兹毕輽z測算法
　　端塞中心孔圖像是在背光源照射下由面陣相機拍攝的圖像，本文通過對中心孔邊緣信

5、息的極坐標(biāo)空間處理來檢測中心孔缺陷。具體過程：首先利用基于灰度梯度的濾波方法對中心孔缺陷圖像進行預(yù)處理；其次采用改進的雙峰法進行閾值分割，并通過邊緣檢測提取圓邊緣信息，再利用極坐標(biāo)變換獲得缺陷信息；最后通過二叉樹分類器完成對中心孔缺陷的分類。
　?。?）端塞表面缺陷檢測軟件的設(shè)計和實現(xiàn)
　　在 VS2010軟件開發(fā)環(huán)境下，以 C++語言為基礎(chǔ)，利用 MFC框架、多線程技術(shù)、OpenCV視覺開發(fā)庫等編程技術(shù)設(shè)計開發(fā)端塞表面缺陷

6、檢測軟件。該軟件通過對界面的設(shè)計、缺陷檢測算法的移植、和數(shù)據(jù)庫的調(diào)用，實現(xiàn)了端塞表面缺陷的檢測、檢測過程的監(jiān)控和缺陷信息的存儲等功能。
　　本文通過對端塞表面缺陷檢測硬件平臺的設(shè)計，算法的研究以及相應(yīng)的軟件實現(xiàn)，得到了一種基于機器視覺的端塞表面缺陷檢測算法及軟件實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明，本文所設(shè)計的端塞表面缺陷檢測算法和軟件，對側(cè)表面缺陷的檢測正確率可達到86％以上，對中心孔缺陷的檢測正確率可以達到90%，基本可以達到端塞表面缺陷檢測的