發(fā)布時間：2017-08-09 00:02

  本文關(guān)鍵詞：沖壓件表面缺陷圖像檢測系統(tǒng)的研究與開發(fā)

  更多相關(guān)文章： 機器視覺 沖壓產(chǎn)品 表面缺陷檢測 圖像處理 HALCON

【摘要】：隨著沖壓生產(chǎn)線自動化要求的提高,能否實現(xiàn)產(chǎn)品的自動檢測成為評判其自動化程度的一個重要指標。然而,目前沖壓產(chǎn)品的缺陷檢測還停留在人目檢測的階段,效率低、穩(wěn)定性差、成本高的人目檢測嚴重制約了沖壓生產(chǎn)線的自動化進程。機器視覺檢測技術(shù)作為一種新型的無損檢測技術(shù),因具備高效、穩(wěn)定、精確、柔性高等特點而逐漸在工業(yè)生產(chǎn)的檢測領(lǐng)域得到推廣,也為沖壓產(chǎn)品的表面缺陷檢測提供新思路。但是,目前機器視覺檢測技術(shù)在沖壓產(chǎn)品的表面缺陷檢測領(lǐng)域的應用普遍局限在單一大平面類產(chǎn)品上,對于具有復雜表面特征以及曲面特征的沖壓產(chǎn)品的應用并不廣泛。所以,本文以曲面沖壓件為檢測對象,研究開發(fā)一套基于機器視覺的沖壓產(chǎn)品表面缺陷檢測系統(tǒng)。本文針對曲面類沖壓產(chǎn)品的表面缺陷類別及檢測要求,對機器視覺檢測系統(tǒng)做了以下研究工作：1、為了滿足檢測精度要求,本文通過分析曲面沖壓件的表面缺陷形成機理及形貌,對各類缺陷進行特征描述并對其表面缺陷進行合理劃分,分別為：破裂、劃痕、壓痕,繼而明確了系統(tǒng)的檢測指標。從檢測指標和系統(tǒng)性能要求出發(fā),設(shè)計了檢測系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu),完成對相機和光學鏡頭、光源的選型并對檢測系統(tǒng)的相關(guān)參數(shù)進行校核：理論檢測精度為0.15mm。2、為了解決曲面缺陷光照不均、圖像對比度低問題,本文根據(jù)缺陷形貌分析和表面光反射特性,分別設(shè)計了不同缺陷的最佳照明方案；3、為解決曲面缺陷分割存在的問題,本文通過對幾種缺陷圖像的分析,設(shè)計了基于HALCON的圖像處理算法流程。針對破裂缺陷圖像存在不可避免的結(jié)構(gòu)陰影干擾問題,本文采用了交互式ROI構(gòu)建及基于灰度值亞像素精度匹配的圖像差減法分割方案,能穩(wěn)定的排除干擾,完整分割破裂缺陷區(qū)域；針對劃痕圖像存在的干擾問題,本文先采用反銳化掩模增強,然后通過與傳統(tǒng)分割方法的對比,提出局部動態(tài)閡值分割方案,能實現(xiàn)較穩(wěn)定的分割效果；4、針對檢測缺陷的判別問題,選擇缺陷區(qū)域的圓度、緊密度、偏心率以及歐幾里得長度等形狀特征作為分類的依據(jù),提出基于多形狀特征的缺陷分類方法；5、針對傳統(tǒng)缺陷特征測量方法的不足,本文探討了沖壓表面缺陷特征的單相機視覺測量技術(shù)。采用HALCON的相機標定方法,快速獲取圖像坐標與世界三維坐標的對應關(guān)系,并實現(xiàn)缺陷特征的精確測量；6、根據(jù)檢測算法,設(shè)計了系統(tǒng)軟件的檢測流程以及系統(tǒng)總體框架。利用HALCON與VC++進行聯(lián)合編程開發(fā),設(shè)計系統(tǒng)軟件的人機友好界面,實現(xiàn)各類缺陷檢測模塊的調(diào)試、檢測以及缺陷信息保存輸出功能。結(jié)果表明,此方法可以提高系統(tǒng)開發(fā)的效率,縮短開發(fā)周期。測試結(jié)果表明：本系統(tǒng)具有一定的檢測效率和檢測穩(wěn)定性。本文的創(chuàng)新點在于提出了曲面類沖壓產(chǎn)品的機器視覺檢測方案,為復雜沖壓產(chǎn)品的機器視覺檢測技術(shù)的應用提供思路。
【關(guān)鍵詞】：機器視覺 沖壓產(chǎn)品 表面缺陷檢測 圖像處理 HALCON
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TG385.9
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-15
• 第一章 緒論15-21
• 1.1 課題研究背景和意義15-16
• 1.2 機器視覺檢測技術(shù)的研究和應用16-19
• 1.2.1 機器視覺檢測概述16-17
• 1.2.2 視覺檢測技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-19
• 1.3 課題來源及研究內(nèi)容安排19-21
• 1.3.1 課題來源19
• 1.3.2 檢測對象19
• 1.3.3 章節(jié)內(nèi)容安排19-21
• 第二章 沖壓件表面缺陷分析及圖像獲取21-37
• 2.1 半球型沖壓件表面缺陷分析21-26
• 2.1.1 破裂產(chǎn)生機理和形貌分析21-23
• 2.1.2 劃痕產(chǎn)生機理和形貌分析23-25
• 2.1.3 表面缺陷分類描述25
• 2.1.4 缺陷檢測技術(shù)指標25-26
• 2.2 沖壓件表面缺陷檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計26-32
• 2.2.1 沖壓件表面缺陷檢測系統(tǒng)的主要硬件選型26-32
• 2.2.2 檢測系統(tǒng)參數(shù)校核32
• 2.3 沖壓件表面缺陷照明方案設(shè)計32-36
• 2.3.1 破裂照明方案33-34
• 2.3.2 劃痕照明方案34-35
• 2.3.3 壓痕照明方案35-36
• 2.4 本章小結(jié)36-37
• 第三章 沖壓件表面缺陷分割與判別37-58
• 3.1 基于灰度值匹配的圖像差減法破裂缺陷識別分割37-45
• 3.1.1 破裂圖像分析37-38
• 3.1.2 破裂缺陷分割流程38-39
• 3.1.3 破裂缺陷分割的算法實現(xiàn)及結(jié)果39-45
• 3.2 基于局部動態(tài)閾值分割的平面劃痕缺陷分割45-52
• 3.2.1 平面劃痕缺陷圖像分析46
• 3.2.2 劃痕缺陷分割流程46-47
• 3.2.3 劃痕缺陷分割的算法實現(xiàn)及結(jié)果47-52
• 3.3 基于自動全局閾值分割的壓痕缺陷分割52-54
• 3.4 缺陷特征提取和判別54-57
• 3.5 本章小結(jié)57-58
• 第四章 表面缺陷視覺測量58-64
• 4.1 傳統(tǒng)缺陷測量方法不足58
• 4.2 表面缺陷的單目視覺測量58-60
• 4.3 基于HALCON的單目相機標定60-62
• 4.3.1 標定板的選型60
• 4.3.2 標定流程60-61
• 4.3.3 相機標定結(jié)果61-62
• 4.4 視覺測量的準確性驗證62-63
• 4.5 本章小結(jié)63-64
• 第五章 沖壓件表面缺陷檢測系統(tǒng)軟件設(shè)計64-74
• 5.1 缺陷檢測軟件系統(tǒng)設(shè)計要求64
• 5.2 軟件開發(fā)工具及其配置64-65
• 5.2.1 HALCON簡介64-65
• 5.2.2 MFC簡介及工程配置65
• 5.3 軟件系統(tǒng)的缺陷檢測流程設(shè)計65-67
• 5.4 軟件系統(tǒng)功能模塊設(shè)計67-72
• 5.5 系統(tǒng)測試實驗72-73
• 5.6 本章小結(jié)73-74
• 結(jié)論與展望74-77
• 參考文獻77-82
• 攻讀學位期間發(fā)表的學術(shù)成果82-84
• 致謝84-85
• 附錄85-95

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本文編號：642577