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基于機(jī)器視覺的大尺寸機(jī)柜表面缺陷檢測(cè)方法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-11-15 09:50
  表面質(zhì)量是機(jī)柜產(chǎn)品質(zhì)量的直觀體現(xiàn)。隨著客戶對(duì)電氣產(chǎn)品質(zhì)量要求的不斷提高和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益加劇,生產(chǎn)商對(duì)機(jī)柜表面質(zhì)量也越來越重視,機(jī)柜表面質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)順應(yīng)得到快速發(fā)展。其中,機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)以其直觀、快速且低成本等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于工業(yè)產(chǎn)品的表面質(zhì)量檢測(cè),提高了其自動(dòng)化檢測(cè)水平,成為機(jī)柜表面缺陷檢測(cè)的研究熱點(diǎn)。但現(xiàn)有針對(duì)電子元器件和鋼板等表面缺陷檢測(cè)方法沒有針對(duì)性地解決光照不均勻、復(fù)雜表面形貌和棱邊區(qū)域存在缺陷等問題,無法直接應(yīng)用于大尺寸機(jī)柜表面缺陷檢測(cè)。因此,本文開展基于機(jī)器視覺的大尺寸機(jī)柜表面缺陷檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)研究,為大尺寸產(chǎn)品的外觀質(zhì)量檢測(cè)提供新方法,具有重要工程應(yīng)用價(jià)值。主要研究?jī)?nèi)容包括:(1)分析了常見機(jī)柜表面缺陷類型,成因及特征。針對(duì)高質(zhì)量成像要求,研究了光學(xué)成像理論,根據(jù)缺陷檢測(cè)的技術(shù)要求搭建了針對(duì)機(jī)柜表面尺寸為1.8m×0.8m的雙目視覺圖像采集系統(tǒng),圖像采集幀率為5幀每秒(FPS),分辨率為3840×2748,滿足0.5mm×0.5mm的缺陷檢測(cè)需求。此外,自主設(shè)計(jì)并編寫了機(jī)柜缺陷檢測(cè)系統(tǒng)軟件,實(shí)現(xiàn)了機(jī)柜表面圖像的自動(dòng)存儲(chǔ)和缺陷的智能檢測(cè)。(2)針對(duì)機(jī)柜特殊區(qū)域缺陷檢測(cè)問題... 

【文章來源】:深圳大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】:64 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于機(jī)器視覺的大尺寸機(jī)柜表面缺陷檢測(cè)方法研究


不同型號(hào)的機(jī)柜圖

基于機(jī)器視覺的大尺寸機(jī)柜表面缺陷檢測(cè)方法研究


機(jī)柜表面常見缺陷

基于機(jī)器視覺的大尺寸機(jī)柜表面缺陷檢測(cè)方法研究


圖像采集系統(tǒng)示意圖

【參考文獻(xiàn)】:
博士論文
[1]臍橙表面缺陷的機(jī)器視覺快速檢測(cè)研究及嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用[D]. 容典.浙江大學(xué) 2017
[2]基于深度攝像機(jī)的三維場(chǎng)景表面重建關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 李陽.浙江大學(xué) 2015
[3]基于改進(jìn)Otsu法和顯著性分析的表面缺陷高效視覺檢測(cè)方法研究[D]. 何志勇.蘇州大學(xué) 2015
[4]基于稀疏特征的觸摸屏圖像缺陷檢測(cè)及識(shí)別方法的研究[D]. 梁列全.華南理工大學(xué) 2015
[5]帶鋼表面缺陷圖像檢測(cè)與分類方法研究[D]. 甘勝豐.中國(guó)地質(zhì)大學(xué) 2013
[6]表面缺陷視覺在線檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 韓芳芳.天津大學(xué) 2012
[7]圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)及其應(yīng)用研究[D]. 曾俊.華中科技大學(xué) 2011

碩士論文
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[2]鋼管焊縫缺陷類型檢測(cè)[D]. 王璐.西安理工大學(xué) 2018
[3]X射線焊縫圖像缺陷自動(dòng)檢測(cè)算法研究[D]. 王家晨.西安理工大學(xué) 2018
[4]基于機(jī)器視覺的路面裂縫及附屬物檢測(cè)研究[D]. 王創(chuàng).西安理工大學(xué) 2018
[5]基于機(jī)器視覺的大尺寸機(jī)柜表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 李慶.深圳大學(xué) 2018
[6]基于圖像處理的鋼軌表面缺陷識(shí)別研究[D]. 周詠.蘭州交通大學(xué) 2018
[7]基于圖像處理的鋼軌表面缺陷檢測(cè)與定位研究[D]. 李曉梅.蘭州交通大學(xué) 2018
[8]基于圖像和CNN模型的鋼軌表面缺陷識(shí)別研究[D]. 冉建民.蘭州交通大學(xué) 2018
[9]基于改進(jìn)ORB算法的視景拼接方法研究[D]. 王銳.西安科技大學(xué) 2018
[10]指紋識(shí)別技術(shù)與考勤系統(tǒng)應(yīng)用研究[D]. 季善東.南京郵電大學(xué) 2017



本文編號(hào):3496544

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