本文關(guān)鍵詞：電連接器殼體零件表面粗糙度視覺(jué)檢測(cè)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：電連接器組件是航空航天、工業(yè)、精密機(jī)械乃至家用電器領(lǐng)域的控制與驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中的重要基礎(chǔ)元器件。電連接器殼體表面粗糙度是否合格嚴(yán)重影響了其密封性和耐腐蝕性,進(jìn)而影響電連接器組件質(zhì)量。為了實(shí)現(xiàn)表面粗糙度高效率高精度檢測(cè),本文以電連接器殼體為對(duì)象,基于機(jī)器視覺(jué)研究提出一種電連接器殼體表面粗糙度的視覺(jué)檢測(cè)方法。該方法對(duì)比人工檢測(cè)有更高的檢測(cè)效率和精度,且本文方法的提出對(duì)以后類(lèi)似樣品的表面粗糙度檢測(cè)提供了依據(jù)。本文依照?qǐng)D像采集、特征參數(shù)提取、關(guān)系模型建立和表面粗糙度檢測(cè)實(shí)驗(yàn)的過(guò)程,對(duì)各關(guān)鍵技術(shù)做了深入理論研究與實(shí)驗(yàn)分析。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:1.高質(zhì)量圖像的獲取。以獲取高質(zhì)量圖像為目標(biāo)對(duì)光源和照明系統(tǒng)、視覺(jué)參數(shù)進(jìn)行分析,研究提出了基于單面陣CCD的電連接器殼體表面缺陷檢測(cè)方法。2.紋理缺陷檢測(cè)及分割。由于電連接器殼體表面缺陷極大地影響了表面粗糙度檢測(cè),本文提出在表面粗糙度特征參數(shù)前進(jìn)行殼體表面缺陷檢測(cè)。首先根據(jù)缺陷檢測(cè)目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域的特點(diǎn)對(duì)缺陷圖像進(jìn)行分類(lèi),并根據(jù)電連接器殼體表面缺陷所屬類(lèi)別,研究提出了基于小波分析的紋理缺陷檢測(cè)方法。3.表面粗糙度特征參數(shù)提取。研究表征表面粗糙度的兩種理論:灰度共生矩陣和分形理論,及其特征參數(shù)提取方法。對(duì)灰度共生矩陣三個(gè)構(gòu)造因子:灰度量化等級(jí)、生成方向、生成步長(zhǎng)做了具體分析,并確定其取值。4.表面粗糙度關(guān)系模型建立。對(duì)表征表面粗糙度的14個(gè)特征參數(shù)各自進(jìn)行最小二乘法直線擬合,擇優(yōu)選擇擬合優(yōu)度最大的方差和參數(shù)建立表面粗糙度關(guān)系模型,并根據(jù)該模型對(duì)待測(cè)殼體表面粗糙度進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型的表面粗糙度檢測(cè)誤差在7%以下。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器視覺(jué) 表面粗糙度 小波 灰度共生矩陣 分形幾何
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TM503.5;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 研究背景、目的及意義11-12
• 1.2 電連接器殼體及其表面粗糙度12-15
• 1.2.1 電連接器殼體概述12-13
• 1.2.2 表面粗糙度基本理論13-14
• 1.2.3 電連接器殼體表面粗糙度檢測(cè)技術(shù)14-15
• 1.3 表面粗糙度檢測(cè)方法研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3.1 國(guó)內(nèi)外表面粗糙度檢測(cè)方法15-16
• 1.3.2 表面粗糙度的圖像檢測(cè)技術(shù)16-17
• 1.4 本文關(guān)鍵技術(shù)分析17-18
• 1.5 本文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排18-19
• 第二章 電連接器殼體表面檢測(cè)系統(tǒng)搭建19-37
• 2.1 高質(zhì)量圖像獲取19-20
• 2.2 光源和照明系統(tǒng)20-27
• 2.2.1 光源種類(lèi)22-23
• 2.2.2 光照方式23
• 2.2.3 光照結(jié)構(gòu)23-25
• 2.2.4 光源顏色25-27
• 2.3 視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)參數(shù)27-30
• 2.4 基于單面陣CCD的電連接器殼體表面檢測(cè)系統(tǒng)搭建30-35
• 2.4.1 電連接器殼體和檢測(cè)要求30-31
• 2.4.2 光源和照明系統(tǒng)分析31-32
• 2.4.3 視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)參數(shù)計(jì)算32-34
• 2.4.4 電連接器殼體表面檢測(cè)硬件方案34-35
• 2.5 本章小結(jié)35-37
• 第三章 基于小波分析的紋理缺陷檢測(cè)37-47
• 3.1 殼體缺陷與表面粗糙度37
• 3.2 幾種圖像分割方法37-39
• 3.3 基于小波分析的紋理缺陷檢測(cè)39-46
• 3.3.1 紋理破壞復(fù)雜背景型圖像分割39-40
• 3.3.2 小波分析40-42
• 3.3.3 Radon變換與旋轉(zhuǎn)變換42-45
• 3.3.4 基于小波分析的圖像分割算法45-46
• 3.4 本章小結(jié)46-47
• 第四章 表面粗糙度特征參數(shù)提取47-57
• 4.1 灰度共生矩陣47-53
• 4.1.1 灰度共生矩陣的定義47-48
• 4.1.2 灰度共生矩陣的特點(diǎn)48-50
• 4.1.3 灰度共生矩陣的特征參數(shù)50-53
• 4.2 分形理論53-55
• 4.2.1 分形幾何理論基礎(chǔ)53-54
• 4.2.2 分形維數(shù)54
• 4.2.3 分形維數(shù)的計(jì)算方法54-55
• 4.3 特征參數(shù)選取55-56
• 4.4 本章小結(jié)56-57
• 第五章 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析57-79
• 5.1 照明實(shí)驗(yàn)及分析57-58
• 5.2 紋理缺陷分割實(shí)驗(yàn)與分析58-59
• 5.3 表面粗糙度的灰度共生矩陣特征59-73
• 5.3.1 灰度共生矩陣構(gòu)造因子對(duì)表面粗糙度特征參數(shù)的影響59-70
• 5.3.2 表面粗糙度的灰度共生矩陣特征分析70-73
• 5.4 表面粗糙度的分形維數(shù)特征73-75
• 5.5 表面粗糙度實(shí)驗(yàn)分析75-78
• 5.5.1 表面粗糙度特征參數(shù)最小二乘直線擬合75-77
• 5.5.2 表面粗糙度數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析77-78
• 5.6 本章小結(jié)78-79
• 第六章 總結(jié)和展望79-81
• 6.1 總結(jié)79-80
• 6.2 展望80-81
• 參考文獻(xiàn)81-85
• 致謝85-86
• 攻讀碩士學(xué)位期間科研成果86

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