本文關(guān)鍵詞： 無損檢測(cè) 圖像處理 磁粉探傷 表面裂紋檢測(cè)　出處：《西南科技大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：磁粉探傷作為一種效果明顯、技術(shù)成熟和成本低廉的無損檢測(cè)方法,廣泛應(yīng)用于工業(yè)中鐵鑄件的質(zhì)量檢測(cè)環(huán)節(jié),基于機(jī)器視覺的表面檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)成為無損檢測(cè)技術(shù)中的最常用的技術(shù)之一。本文將圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)與傳統(tǒng)的磁粉探傷技術(shù)相結(jié)合,利用視覺檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)軸承零件表面裂紋的自動(dòng)檢測(cè)。本文首先介紹了磁粉探傷技術(shù)的最新研究進(jìn)展,闡述了磁痕成像的基本原理,分析了影響磁痕成像質(zhì)量的因素。其次提出了一套基于機(jī)器視覺的磁粉探傷實(shí)施方案,其中硬件平臺(tái)用于磁痕圖像采集,軟件算法主要包括磁痕特征提取與描述和裂紋識(shí)別。最后就目前磁痕識(shí)別方法中存在的磁痕提取與描述問題,本文提出了效果較好的解決方法。在磁痕提取上,首先介紹了磁痕圖像的特點(diǎn)與預(yù)處理算法;其次針對(duì)磁痕存在提取困難的問題,本文利用二維Otsu、Laws和K-means等三種算法實(shí)現(xiàn)了磁痕的提取,與基于顏色和閾值的磁痕分割方法相比,本文三種算法的磁痕分割效果更好。在磁痕特征描述上,本文提出了不變矩、顏色矩和顏色聚合向量三種磁痕特征描述方法。通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比與分析,與基于區(qū)域形狀的幾何特征描述方法相比,本文算法不需要預(yù)先進(jìn)行磁痕分割,具有更強(qiáng)的通用性。本文最后針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集的大量軸承零件磁痕圖像,通過提取不變矩、顏色矩和顏色聚合向量等三種共計(jì)81維特征向量,利用SVM實(shí)現(xiàn)了軸承零件表面的裂紋識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的檢測(cè)方法能有效地區(qū)分表面污染、裂紋和良品三大類工件,整體識(shí)別率高達(dá)85.62%,具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:As an effective, mature and low cost nondestructive testing method, magnetic particle inspection is widely used in the quality testing of iron castings in industry. Surface detection based on machine vision has become one of the most commonly used techniques in nondestructive testing. This paper combines image processing and pattern recognition with traditional magnetic particle flaw detection technology. The automatic detection of surface cracks in bearing parts is realized by using visual inspection technology. In this paper, the latest research progress of magnetic particle flaw detection technology is introduced, and the basic principle of magnetic trace imaging is described. The factors that affect the quality of magnetic mark imaging are analyzed. Secondly, a set of magnetic particle flaw detection scheme based on machine vision is proposed, in which the hardware platform is used for the magnetic mark image acquisition. The software algorithm mainly includes magnetic mark feature extraction and description and crack recognition. Finally, a better method is proposed to solve the problem of magnetic mark extraction and description existing in the current magnetic mark recognition method. Firstly, the characteristics and preprocessing algorithm of magnetic mark image are introduced. Secondly, aiming at the problem of magnetic mark extraction, this paper uses two dimensional OtsuLaws and K-means algorithms to realize the magnetic mark extraction, which is compared with the magnetic mark segmentation method based on color and threshold. In this paper, we propose three methods to describe the feature of magnetic mark: invariant moment, color moment and color aggregation vector. Compared with the geometric feature description method based on the shape of the region, the algorithm in this paper does not need to carry out the magnetic mark segmentation in advance, so it is more universal. Finally, aiming at a large number of magnetic trace images of bearing parts collected in the field, the invariant moments are extracted. Three kinds of 81 dimensional Eigenvectors, such as color moment and color aggregation vector, are used to identify the cracks on the surface of bearing parts by using SVM. The experimental results show that the proposed detection method can effectively distinguish the surface contamination. The overall identification rate of crack and good products is up to 85.62, which has certain engineering application value.
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TG115.284;TP391.41

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