“稀土”有工業(yè)“黃金”之稱,是現(xiàn)代工業(yè)不可或缺的重要戰(zhàn)略資源。作為“稀土”制品之一的磁性材料也有著舉足輕重的作用,廣泛應用于各行各業(yè)。但是由于磁性材料生產(chǎn)工藝相對落后,已經(jīng)不能夠適應現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)需求,對磁性材料產(chǎn)業(yè)的升級改造已經(jīng)迫在眉睫。結合企業(yè)所面臨的實際問題,本文提出了基于機器視覺的磁性材料外觀缺陷在線檢測與分揀系統(tǒng),運用機器視覺檢測技術以及伺服機器人分揀技術,旨在解決傳統(tǒng)人工質檢、人工搬運等切實問題。本文首先詳細闡述了磁性材料外觀檢測的難點和當前企業(yè)所面臨的問題,提出了基于機器視覺的檢測方案,并論證了方案的可行性。其次,基于提出的方案,本文從工業(yè)相機、工業(yè)鏡頭、工業(yè)光源等多個方面介紹了機器視覺應用設備選型分析。再根據(jù)分揀需求,提出了利用伺服控制器控制六軸機器人的方案,并詳細介紹了其設計細節(jié)。然后,基于相關硬件平臺,重點研究了本次的磁性材料外觀檢測算法,分為磁性材料外觀尺寸測量算法和磁性材料外觀缺陷檢測算法。此外,在硬件平臺和算法的基礎上,分別設計了上位機軟件系統(tǒng)和下位機軟件系統(tǒng)。最后,利用實驗室現(xiàn)有資源搭建了實驗測試平臺,并對系統(tǒng)各項指標進行了測試及分析。經(jīng)過系統(tǒng)測試,檢測精度可... 

【文章來源】：杭州電子科技大學浙江省

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

色環(huán)圖

杭州電子科技大學碩士學位論文37的灰度共生矩陣熵值�？梢�，缺陷區(qū)域的數(shù)據(jù)明顯有別于正常區(qū)域的數(shù)據(jù)，通過這種方法就能成功識別出缺陷區(qū)域與正常區(qū)域，從而實現(xiàn)磁性材料凹陷缺陷的檢測。在實際測試中，同樣會因磁性材料表面污漬等因素的影響，對于不含凹陷缺陷的磁性材料會存在少量誤判，誤判率大概在5%左右。圖3.18凹陷檢測正常區(qū)域與缺陷區(qū)域的灰度共生矩陣熵值對比圖3.5本章小結本章著重介紹了磁性材料外觀缺陷在線檢測與分揀系統(tǒng)圖像處理算法的設計與實現(xiàn)，包含磁性材料外觀尺寸測量算法和磁性材料外觀缺陷檢測算法兩大部分。其中，磁性材料外觀尺寸測量算法主要實現(xiàn)了磁性材料外觀物理尺寸的非接觸測量，在極小的誤差范圍內確保了測量的可靠性、準確性，能夠比較真實地反映磁性材料真實物理尺寸。而磁性材料外觀缺陷檢測算法則通過對磁性材料外觀表面缺陷的精準檢測，取代傳統(tǒng)人工篩選的方式，極大地提高了檢測效率，解放了勞動力。兩種算法相結合，為整套系統(tǒng)的可行性、可靠性提供了有力支撐，也能一定程度上解決企業(yè)所面臨的實際難題。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2949777