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多口徑發(fā)動機包覆層表面缺陷檢測方法研究

發(fā)布時間:2017-10-08 22:24

  本文關(guān)鍵詞:多口徑發(fā)動機包覆層表面缺陷檢測方法研究


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【摘要】:在現(xiàn)代固體火箭發(fā)動機設(shè)計中,包覆層具有抑制燃燒,防止殼體被燒穿的作用。在包覆層制作過程中,由于生產(chǎn)工藝的影響,在包覆層表面形成凹坑(開口氣泡)或者凸起(閉口氣泡)的缺陷,直接造成缺陷處的包覆層厚度太薄,導(dǎo)致殼體被燒穿,固體火箭發(fā)動機發(fā)射失敗。因此,對發(fā)動機包覆層表面進行缺陷檢測對確保發(fā)動機的發(fā)射安全具有重要的意義。本文以固體火箭發(fā)動機包覆層為研究對象,通過分析檢測要求以及發(fā)動機的特點,設(shè)計了系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu),使用工業(yè)相機、光源、伺服電機等硬件裝置搭建檢測平臺。為了實現(xiàn)對不同口徑的發(fā)動機包覆層進行缺陷檢測,設(shè)計了多關(guān)節(jié)的測量臂,并提出了對包覆層進行等間隔采集的方案。針對系統(tǒng)采集的原始圖像存在缺陷對比度低、背景灰度不一致以及圖像畸變的問題,采用高低帽變換方法消除背景的影響并提高缺陷的對比度,采用坐標(biāo)幾何變換的方法校正缺陷圖像畸變。通過對相機采集的圖像進行標(biāo)定,得出像素點與實際距離對應(yīng)的關(guān)系,并根據(jù)缺陷圖像中不同位置像素點的大小表征缺陷面積。由于不同的缺陷圖像中缺陷的位置和大小存在差異,采用基于位置的圖像匹配方法提高缺陷大小的檢測精度。實驗證明,采用機器視覺檢測技術(shù)結(jié)合圖像處理技術(shù)可有效的檢測發(fā)動機包覆層表面缺陷,為此類產(chǎn)品的缺陷檢測提供了參考依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】:發(fā)動機包覆層 多口徑 圖像處理 缺陷檢測
【學(xué)位授予單位】:中北大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:V435;TP391.41
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 1 緒論9-16
  • 1.1 課題背景及意義9
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-14
  • 1.2.1 圖像處理算法研究現(xiàn)狀10-11
  • 1.2.2 圖像校正技術(shù)研究現(xiàn)狀11-12
  • 1.2.3 相機標(biāo)定技術(shù)研究現(xiàn)狀12-14
  • 1.3 論文研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排14-16
  • 2 總體方案16-24
  • 2.1 系統(tǒng)檢測要求16
  • 2.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計16-18
  • 2.3 系統(tǒng)硬件選取18-21
  • 2.3.1 工業(yè)相機18-19
  • 2.3.2 照明方案19-21
  • 2.3.3 板卡選取21
  • 2.4 缺陷檢測方法21-23
  • 2.5 本章小結(jié)23-24
  • 3 缺陷圖像處理24-35
  • 3.1 圖像預(yù)處理24-28
  • 3.1.1 中值濾波25-26
  • 3.1.2 直方圖均衡化26-28
  • 3.2 形態(tài)學(xué)圖像處理28-31
  • 3.2.1 腐蝕和膨脹運算28-29
  • 3.2.2 開運算和閉運算29-30
  • 3.2.3 高帽變換和低帽變換30-31
  • 3.3 圖像分割技術(shù)31-34
  • 3.4 本章小結(jié)34-35
  • 4 圖像校正與相機標(biāo)定35-51
  • 4.1 圖像畸變分析35-39
  • 4.1.1 圖像畸變分類35-37
  • 4.1.2 傾斜畸變模型37-39
  • 4.2 圖像校正39-45
  • 4.2.1 梯形畸變校正原理39-40
  • 4.2.2 梯形畸變坐標(biāo)變換40-42
  • 4.2.3 梯形畸變成像模型42-45
  • 4.3 相機標(biāo)定45-50
  • 4.3.1 相機標(biāo)定方法45-46
  • 4.3.2 相機標(biāo)定模板46-47
  • 4.3.3 相機標(biāo)定方案47-50
  • 4.4 本章小結(jié)50-51
  • 5 基于位置的圖像匹配51-58
  • 5.1 圖像匹配原理51-52
  • 5.2 不同圖像中的缺陷判定52-54
  • 5.3 權(quán)重系數(shù)確定54-57
  • 5.4 本章小結(jié)57-58
  • 6 總結(jié)與展望58-60
  • 6.1 本文完成的主要工作58
  • 6.2 本文的創(chuàng)新點和需要做的下一步研究58-60
  • 參考文獻60-63
  • 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和研究成果63-64
  • 致謝64-65

【相似文獻】

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10 胡貴超;基于計算機視覺的鋼材表面缺陷檢測系統(tǒng)的研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2013年

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本文編號:996586

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