【摘要】：目前,在玻璃器皿生產(chǎn)過程,仍然依靠人的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)與分級(jí),不僅勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率低,而且難保證檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)的客觀性和統(tǒng)一性,導(dǎo)致各企業(yè)精度檢測(cè)和分級(jí)結(jié)果不一致與不穩(wěn)定,既不利于提升玻璃器皿的生產(chǎn)率,也不利于提升玻璃器皿的質(zhì)量與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力�；谟�(jì)算機(jī)視覺的產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè),為改善或提升玻璃器皿企業(yè)產(chǎn)品等級(jí)劃分的客觀性和穩(wěn)定性,提高玻璃器皿的生產(chǎn)效率提供了一個(gè)平臺(tái)。本課題以玻璃水杯為施研體,旨在研發(fā)一套玻璃器皿在線質(zhì)量檢測(cè)與分級(jí)系統(tǒng),應(yīng)用計(jì)算機(jī)處理數(shù)字圖像的技術(shù),依據(jù)數(shù)碼相機(jī)獲取的產(chǎn)品數(shù)字圖像,在線檢測(cè)玻璃器皿的形狀、尺寸、缺陷。主要工作為:收集玻璃器皿(以水杯為施研體)缺陷的產(chǎn)品樣本,歸納主要缺陷的類型和�，F(xiàn)位置,分析產(chǎn)生缺陷的原因和所處工序段,確定在檢測(cè)系統(tǒng)中所處的工序段和工位的位置。基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)初步構(gòu)建玻璃器皿質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的硬件部分,重點(diǎn)研究數(shù)字圖像在線獲取所涉及的諸多硬件之間的匹配。對(duì)被測(cè)玻璃杯的數(shù)字圖像進(jìn)行預(yù)處理。用一種改進(jìn)的濾波方法對(duì)數(shù)字圖像(照片)進(jìn)行剔噪,用改進(jìn)的二維Otsu方法對(duì)數(shù)字圖像閾值進(jìn)行劃分,對(duì)劃分后的數(shù)字圖像進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和二值化處理,為邊界提取做準(zhǔn)備。分析比較幾種常用邊界檢測(cè)方法后,選用Sobel檢測(cè)算子法,劃分?jǐn)?shù)字圖像閾值。對(duì)玻璃杯做尺寸和缺陷的檢測(cè)識(shí)別。在數(shù)字圖像識(shí)別過程中,用改進(jìn)的快速Hough轉(zhuǎn)換檢測(cè)法檢測(cè)邊界線,進(jìn)而求出圓玻璃杯的直徑、圓度、缺陷等參數(shù)。針對(duì)圖像分割出的玻璃杯缺陷域,剖析各檢測(cè)缺陷,提取缺陷域的6項(xiàng)幾何特征,提取5種灰度矩陣算法的紋理特征,通過向量機(jī)檢測(cè)識(shí)別缺陷。最后,構(gòu)建玻璃器皿的計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)與分級(jí)系統(tǒng)的軟件部分,應(yīng)用MATLAB進(jìn)行應(yīng)用編程,實(shí)際測(cè)試結(jié)果表明能夠達(dá)到既定目標(biāo)。
【圖文】：

國(guó)內(nèi)玻璃器皿企業(yè)仍然主要依靠人工經(jīng)驗(yàn)、責(zé)任感，依據(jù)人的受訓(xùn)感官所能識(shí)別、分辨出的玻璃器皿的大小、顏色、磨損、破損程度等信息對(duì)玻璃器皿進(jìn)行剔殘與分級(jí), 譬如，玻璃器皿成型初期的人工質(zhì)量初檢如圖1-1所示。常規(guī)玻璃器皿制造過程中的人工檢測(cè)與分等，受到人為綜合因素影響的檢測(cè)質(zhì)量及效率已經(jīng)無法滿足日益增長(zhǎng)的生產(chǎn)過程中的質(zhì)量分級(jí)的質(zhì)量、速度、規(guī)模等需求，更加無法納入計(jì)算機(jī)質(zhì)量管理體系。只有采用自動(dòng)化的玻璃器皿生產(chǎn)線的在線檢測(cè)，才能實(shí)現(xiàn)日益增長(zhǎng)的生產(chǎn)效率，確保標(biāo)準(zhǔn)一致、穩(wěn)定的檢測(cè)質(zhì)量，再采用與之匹配的自動(dòng)化的機(jī)械裝備以及智能化的操控系統(tǒng)，才能滿足現(xiàn)代化玻璃器皿生產(chǎn)線的需要，所以對(duì)于質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的研發(fā)與升級(jí)是至關(guān)重要的。圖 1-1 玻璃器皿的人工質(zhì)量檢測(cè)計(jì)算機(jī)視覺數(shù)字信息處理技術(shù)的快速發(fā)展。圖像檢測(cè)已經(jīng)能夠克服人為因素造

物檢測(cè)、X 光檢查、機(jī)械零部件的外形尺寸檢測(cè)、快遞分揀以及液體瓶灌裝線檢測(cè)等。例如在檢測(cè)玻璃瓶高低方面和圖像采集方面的應(yīng)用，，如圖 2-1 所示。圖1-2 圖像檢測(cè)技術(shù)示意圖[6]玻璃器皿在線質(zhì)量檢測(cè)分級(jí)系統(tǒng)的主要技術(shù)處理過程是：通過光學(xué)傳感元器件在線獲取玻璃器皿的數(shù)字化圖像，將數(shù)字化圖像轉(zhuǎn)換、傳輸至計(jì)算機(jī)，通過對(duì)數(shù)字圖像的幾何尺寸、亮度、色澤等信息進(jìn)行辨別，進(jìn)而應(yīng)用于企業(yè)依據(jù)產(chǎn)品特征所需的各種檢測(cè)、識(shí)別等功能。不斷提升的玻璃器皿產(chǎn)品也對(duì)器皿的在線檢測(cè)分級(jí)的效果、速度、自動(dòng)化程度提出了更高的要求,因此，可以預(yù)測(cè)計(jì)算機(jī)視覺在圖像處理這
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;TQ171.7

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李軍成;肖健;李兵;;基于圖像處理的玻璃瓶口裂紋檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制;2015年11期

2 葉峰;陳燦杰;賴乙宗;陳劍東;;基于有序Hough變換的快速圓檢測(cè)算法[J];光學(xué)精密工程;2014年04期

3 趙健;高軍;羅超;沙豐永;;基于數(shù)字圖像處理的玻璃缺陷在線檢測(cè)系統(tǒng)[J];電子技術(shù)應(yīng)用;2013年12期

4 劉懷廣;陳幼平;謝經(jīng)明;彭向前;;浮法玻璃缺陷在線識(shí)別技術(shù)的研究[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2011年04期

5 熊志明;方康玲;馮知凡;蘇志祁;張尉;;基于圖像處理技術(shù)的鑄坯表面缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的研究[J];機(jī)械與電子;2010年12期

6 段汝嬌;趙偉;黃松嶺;陳建業(yè);;一種基于改進(jìn)Hough變換的直線快速檢測(cè)算法[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2010年12期

7 邱麗君;侯德文;王依才;;改進(jìn)的二維Otsu圖像分割方法的研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年33期

8 王旭東;葉玉堂;;CMOS與CCD圖像傳感器的比較研究和發(fā)展趨勢(shì)[J];電子設(shè)計(jì)工程;2010年11期

9 馬勝前;張光南;楊金龍;佘乾順;;基于二維直方圖的otsu圖像分割算法改進(jìn)[J];西北師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年01期

10 馮燕,何明一,俞華t

本文編號(hào)：2633241