本文關(guān)鍵詞：金屬軸類(lèi)零件表面缺陷成像與判識(shí)技術(shù)研究　出處：《南京理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 熒光磁粉檢測(cè) 小波閾值降噪 多尺度Retinex Canny算子 最小外接矩形

【摘要】：熒光磁粉檢測(cè)是無(wú)損檢測(cè)的常規(guī)方法之一,是檢測(cè)鐵磁性材料表面或近表面缺陷的重要手段。本文針對(duì)金屬軸類(lèi)工件的表面缺陷檢測(cè)需求,設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺(jué)及圖像處理技術(shù)的熒光磁粉表面缺陷成像檢測(cè)系統(tǒng)。重點(diǎn)研究了缺陷圖像識(shí)別過(guò)程中使用的處理算法,包括圖像預(yù)處理算法、圖像分割算法和缺陷特征提取算法。首先通過(guò)對(duì)階梯軸臺(tái)階面的成像模型研究,提出了基于滅點(diǎn)原理進(jìn)行傾斜校正的算法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)臺(tái)階面傾斜透視失真的校正;建立了軸側(cè)曲面的成像模型并推導(dǎo)了軸側(cè)曲面展開(kāi)的算法,解決了由景深不一致引入的分辨率失真問(wèn)題,并利用相位相關(guān)實(shí)現(xiàn)了展開(kāi)圖像的拼接;為使獲得的圖像具有較高的信噪比和對(duì)比度,研究了小波閾值圖像降噪算法和多尺度Retinex圖像增強(qiáng)算法。針對(duì)原圖中工件的提取問(wèn)題,研究了基于邊緣檢測(cè)的圖像分割算法,在幾種常見(jiàn)算法效果較差的情況下,提出了自適應(yīng)閾值的Canny算子與Hough變換直線擬合相結(jié)合的方法并有效地提取出軸的上下邊緣,準(zhǔn)確地提取了工件圖像。隨后針對(duì)缺陷圖像中前景占比較小的問(wèn)題,研究了改進(jìn)的Otsu閾值分割算法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)完成了對(duì)圖像中缺陷目標(biāo)及背景的有效分割。然后歸納了缺陷的熒光磁痕特征,利用重心主軸算法完成了對(duì)缺陷目標(biāo)的最小外接矩形的求取并得到了缺陷的長(zhǎng)、寬及方向角。針對(duì)裂紋存在分枝、交叉的特點(diǎn),提出了基于結(jié)點(diǎn)特征的裂紋特征提取算法,并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了對(duì)缺陷的分類(lèi)及評(píng)級(jí)。最后,依據(jù)軟硬件設(shè)計(jì)方案組建了表面缺陷成像檢測(cè)系統(tǒng)并利用該系統(tǒng)分別對(duì)人工試樣及實(shí)際產(chǎn)品進(jìn)行了檢測(cè),實(shí)現(xiàn)了最小Φ0.5mm圓形缺陷及1.5mm×0.5mm線性缺陷的全部檢出,且完成了對(duì)各缺陷的準(zhǔn)確分類(lèi),與人工檢測(cè)結(jié)果一致,驗(yàn)證了表面缺陷成像檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)的有效性。
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1314350