【摘要】：當今科技發(fā)展迅猛,在工業(yè)生產(chǎn)中自動化產(chǎn)品線日趨成熟,但是,表面缺陷檢測大部分依然依賴人工檢測,其檢測主觀性強、成本高、易產(chǎn)生視覺疲勞。表面缺陷檢測技術至今尚沒有完滿的解決方案。因此,有必要研究一種高效客觀的檢測方法以適應電池表面缺陷檢測的自動化、高效率、高精度的需求。本課題在充分調(diào)研國內(nèi)外表面缺陷檢測方法的基礎上提出了一種基于機器視覺的電子元器件表面缺陷檢測方法。該方法既滿足自動化檢測要求又能有效解決傳統(tǒng)自動化檢測的難點。首先針對采集光照及噪聲等影響,提出圖像預處理算法,包括均值、中值、高斯、雙邊等空域濾波器,以及理想低通、巴特沃斯和高斯低通等頻域濾波器,分別對各個濾波器作了橫向縱向效果比較,選取高斯頻域濾波器進行平滑去噪。介紹了直方圖、CLAHE、小波對比度增強等圖像增強算法。介紹了自適應閾值和Otsu二值化處理算法以及形態(tài)學分析與處理算法。然后研究了多目標檢測算法,利用Canny邊緣檢測算法和輪廓表示提取感興趣區(qū)域。根據(jù)劃痕類缺陷與面類缺陷的不同特征,提出基于Gabor濾波的劃痕缺陷提取算法。研究了基于傅里葉變換的圖像配準算法,完成目標圖像與模板的匹配,利用模板相減法實現(xiàn)缺陷特征區(qū)域提取。設計了缺陷區(qū)域面積、區(qū)域周長面積比、區(qū)域最小外接矩形寬高比、區(qū)域灰度均值和輪廓面積與凸包面積比五個缺陷區(qū)域特征表示。根據(jù)特征圖像,設計了基于SVM和CNN的特征分類器,比較了兩者識別效果。最后本文設計了針對電子元器件缺陷的機器視覺檢測系統(tǒng),針對成像難點和缺陷類型,從硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)兩方面進行總體結構設計,并以扣式電池為對象驗證了檢測系統(tǒng)的有效性。
【學位授予單位】：貴州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN606;TP391.41
【圖文】：

本文組織結構

滑去噪元器件的處理工藝，其表面會有些微凹凸不平，有如隨機變低。在采集的目標圖像中，采集硬件引入的隨機噪聲和會影響缺陷的提取，故在缺陷提取前需要對采集的電子元理。濾波處理算法分為：空間域濾波器和頻域濾波器。濾波像像素點集合看作一個空間域�？沼驗V波是指利用特定卷操作，假設圖像空域中一個像素點的坐標為(x, y)，設 f(x理的源圖像和目標圖像，濾波處理的結果為源圖像與卷積在圖像中的像素點(x, y)處使用 × 的卷積核進行卷積操作R ( ) ( - ) ( ) ( -) ( ) ( -) ( ) ( -) ( ) ( - )

【參考文獻】

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1 吳成中;王耀南;賀振東;張輝;周顯恩;;基于機器視覺的注射液中不溶異物檢測方法研究[J];儀器儀表學報;2015年07期

2 褚宏宇;于玉杰;高婧;吳振華;;滲透檢測在鋁合金車體中的實際應用[J];焊接;2015年01期

3 陳向偉;肖冰;高強;;基于機器視覺的柱形電子元件表面缺陷檢測[J];機床與液壓;2014年14期

4 黃凱奇;譚鐵牛;;視覺認知計算模型綜述[J];模式識別與人工智能;2013年10期

5 段曉杰;段發(fā)階;呂昌榮;張甫愷;;基于數(shù)字條紋投影的鋼板表面三維缺陷檢測[J];鋼鐵研究學報;2013年06期

6 張舞杰;李迪;葉峰;;硅太陽能電池視覺檢測方法研究[J];計算機應用;2010年01期

本文編號：2714504