本文關(guān)鍵詞：基于機器視覺的永磁鐵氧體磁鐵轉(zhuǎn)子表面缺陷檢測方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：永磁鐵氧體磁鐵轉(zhuǎn)子是潛水泵、過濾器、排水泵、同步馬達電機等產(chǎn)品重要組成部件,對其表面質(zhì)量檢測至關(guān)重要。目前,工廠對于永磁鐵氧體磁鐵轉(zhuǎn)子表面質(zhì)量的檢測完全是依賴于人眼識別,這種檢測方式存在易受環(huán)境影響、效率低下,成本高,不可實時工作等缺點,基于此種情況,本文提出一套基于機器視覺的永磁鐵氧體磁鐵轉(zhuǎn)子缺陷檢測方法,主要工作內(nèi)容概括如下：(1)設(shè)計了雙向低角度照明方式,實現(xiàn)了磁鐵轉(zhuǎn)子表面高清成像；提出了剔除磁鐵轉(zhuǎn)子兩端“白條”方法,有效克服了“白條”帶來偽邊緣信息和大數(shù)據(jù)量等問題；設(shè)計了磁鐵轉(zhuǎn)子表面檢測的平臺機構(gòu),并對工業(yè)相機、鏡頭、光源的選型進行了分析,同時合理設(shè)置了系統(tǒng)硬件參數(shù),通過大量的實驗對比,論證了硬件平臺設(shè)計的合理性。(2)提出了基于多尺度邊緣檢測的算法,實現(xiàn)了目標(biāo)區(qū)域邊緣的準(zhǔn)確檢測,解決了噪聲下圖像邊緣精準(zhǔn)采集的難題。首先對圖像進行正交小波變換,得到不同尺度的高頻系數(shù)和低頻系數(shù)；接著在每個尺度里根據(jù)高頻系數(shù)的局部與全局特征信息來剔除背景與噪聲點,同時保留高頻區(qū)域點；對最低尺度的近似系數(shù)置0,然后重構(gòu)圖像；最后運用雙閾值處理重構(gòu)的圖像,增強邊緣的連接性。實驗表明,本方法對磁鐵轉(zhuǎn)子邊緣檢測具有較好的魯棒性。此外,采用了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣細(xì)化方法,實現(xiàn)了目標(biāo)邊緣的細(xì)化。(3)分析了磁鐵轉(zhuǎn)子表面缺陷特征,制定了缺陷識別整體算法。為解決識別掉角缺陷問題,基于其位置形狀等先驗知識,提出了識別掉角的方法；對于凹坑、裂紋、劃痕、凸物等缺陷,根據(jù)其形態(tài)特征、灰度特征、投影特征特點,采用了主成分分析法進行數(shù)據(jù)降維,制定了相應(yīng)的向無環(huán)圖支持向量機識別算法,解決了缺陷分類問題,實驗驗證了其有效性。本文提出了基于機器視覺的永磁鐵氧體磁鐵轉(zhuǎn)子缺陷檢測方法,基于磁鐵轉(zhuǎn)子的形狀,顏色,大小等先驗知識,研制了系統(tǒng)圖像采集平臺和設(shè)計了系統(tǒng)軟件算法,分析了實驗結(jié)果數(shù)據(jù),最后設(shè)計了一套人機交互界面,論證了系統(tǒng)方法的可行性。
【關(guān)鍵詞】：磁鐵轉(zhuǎn)子 表面檢測 多尺度邊緣檢測 目標(biāo)識別
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TM277
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 課題背景10-14
• 1.1.1 引言10-11
• 1.1.2 基于機器視覺技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2 課題來源、研究意義及技術(shù)指標(biāo)14-15
• 1.3 磁鐵轉(zhuǎn)子表面檢測系統(tǒng)關(guān)鍵問題15-16
• 1.4 本文內(nèi)容章節(jié)安排16-17
• 1.5 本章小結(jié)17-18
• 第二章 永磁鐵氧體磁鐵轉(zhuǎn)子圖像的獲取18-35
• 2.1 系統(tǒng)硬件平臺的搭建18-19
• 2.2 永磁鐵氧體磁鐵轉(zhuǎn)子常見缺陷分析19-21
• 2.3 采集系統(tǒng)參數(shù)計算21-23
• 2.4 圖像采集系統(tǒng)的搭建23-28
• 2.4.1 相機的選型23-25
• 2.4.2 鏡頭的選型25
• 2.4.3 光源的選型25-28
• 2.5 表面缺陷檢測系統(tǒng)照明方案的設(shè)計28-34
• 2.5.1 常見照明方案分析29-32
• 2.5.2 系統(tǒng)照明方案的確定32-34
• 2.6 本章小結(jié)34-35
• 第三章 缺陷圖像預(yù)處理與邊緣檢測35-54
• 3.1 圖像預(yù)處理35-45
• 3.1.1 剔除轉(zhuǎn)子兩端白色豎條狀區(qū)域36-38
• 3.1.2 圖像濾波處理38-45
• 3.2 缺陷邊緣檢測45-50
• 3.2.1 引言45
• 3.2.2 基于多尺度邊緣檢測的算法研究45-50
• 3.3 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣細(xì)化50-53
• 3.3.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基本概念和運算51-52
• 3.3.2 形態(tài)學(xué)細(xì)化運算及應(yīng)用52-53
• 3.4 本章小結(jié)53-54
• 第四章 缺陷特征提取與識別54-75
• 4.1 缺陷區(qū)域的跟蹤54-55
• 4.2 缺陷特征提取與降維55-61
• 4.2.1 形態(tài)特征提取56-58
• 4.2.2 灰度特征提取58-59
• 4.2.3 投影特征提取59-61
• 4.3 缺陷特征數(shù)據(jù)降維分析61-66
• 4.3.1 基于主成分分析法的數(shù)據(jù)降維61-63
• 4.3.2 PCA算法的應(yīng)用63-66
• 4.4 缺陷識別算法分析66-74
• 4.4.1 引言66-67
• 4.4.2 基于支持向量機算法識別分析67-69
• 4.4.3 缺陷識別多分類問題69-71
• 4.4.4 本文識別模型的選擇71-72
• 4.4.5 參數(shù)的確定72-74
• 4.5 本章小結(jié)74-75
• 第五章 磁鐵轉(zhuǎn)子表面缺陷檢測方法的實現(xiàn)75-81
• 5.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境75-77
• 5.2 軟件平臺的實現(xiàn)77-78
• 5.3 實驗分析78-79
• 5.4 本章小結(jié)79-81
• 第六章 總結(jié)與展望81-83
• 6.1 全文總結(jié)81
• 6.2 工作展望81-83
• 致謝83-84
• 參考文獻84-87

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