本文選題：光柵　切入點：圖像處理　出處：《哈爾濱理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近年來,編碼器被廣泛的應(yīng)用在各行業(yè),市場的需求量大比重增加,而這也促進(jìn)了編碼器生產(chǎn)商的技術(shù)水平不斷完善。編碼器是使用圓光柵片做信號存儲元件,測量精度高、運行狀態(tài)平穩(wěn)性好、可使用區(qū)間較廣、占用空間小、質(zhì)量輕、功率低和成本低等優(yōu)點,其質(zhì)量直接影響到使用性能。由于光柵片制造工藝的限制,其表面往往會產(chǎn)生星點、鉻點、毛刺、斷線等缺陷。目前,光柵表面缺陷的檢測方式主要以人工檢測為主,勞動強度大、主觀性強、成本高,難以在精度、效率及自動化程度等方面滿足檢測要求。因此,本文應(yīng)用圖像處理技術(shù),開發(fā)了光柵表面缺陷檢測系統(tǒng)。首先,根據(jù)項目技術(shù)要求,對光柵夾具、二維平移臺等機械結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn)設(shè)計,并優(yōu)化了控制系統(tǒng)參數(shù),提高了系統(tǒng)的可靠性及控制精度,為穩(wěn)定光柵圖像的獲取提供了保證。其次,針對光柵圖像特點,進(jìn)行了圖像去噪、圖像增強及運動模糊圖像復(fù)原等圖像預(yù)處理算法研究,并分析了常用的圖像邊緣重繪、邊緣檢測算法,提出了一種基于Canny算子的改進(jìn)邊緣重繪算法,保證了光柵表面輪廓特征的提取。再次,對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行ROI截取,得到有效待檢區(qū)域,并提取目標(biāo)缺陷區(qū)域的幾何特征,同時完成參數(shù)測量,實現(xiàn)了多種光柵表面缺陷的特征識別,并對缺陷區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記。最后,設(shè)計了交互鍵盤、自動警示裝置,并對軟件系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化,提高了檢測系統(tǒng)的可應(yīng)用性。通過應(yīng)用檢測測試,發(fā)現(xiàn)檢測系統(tǒng)的系統(tǒng)穩(wěn)定性和檢測效率等都有顯著提高,實驗表明,針對直徑范圍為33-38mm光柵,本文開發(fā)的光柵表面檢測系統(tǒng)缺陷識別率在95%以上,誤檢率在5%以下,檢測效率達(dá)29秒/個。
[Abstract]:In recent years, encoders have been widely used in various industries, the market demand has increased, and this has promoted the continuous improvement of the technical level of encoder manufacturers. It has the advantages of good stability, wide range, small space, light weight, low power and low cost. Its quality directly affects its performance. Due to the limitation of the fabrication process of the grating sheet, the surface of the grating will often produce stars. At present, the inspection methods of grating surface defects are mainly manual inspection, high labor intensity, strong subjectivity, high cost, difficult in precision, Efficiency and automation meet the requirements of detection. Therefore, this paper uses image processing technology to develop a grating surface defect detection system. First, according to the project technical requirements, the grating fixture, The mechanical structure of the two-dimensional translation platform is improved and the parameters of the control system are optimized. The reliability and control accuracy of the system are improved, and the stability of the grating image is guaranteed. Secondly, according to the characteristics of the grating image, The image pre-processing algorithms such as image denoising, image enhancement and motion blur image restoration are studied, and the commonly used edge redrawing and edge detection algorithms are analyzed. An improved edge redrawing algorithm based on Canny operator is proposed. Thirdly, the pre-processed image is intercepted by ROI to obtain the effective region to be checked, and the geometric feature of the target defect region is extracted, at the same time, the parameter measurement is completed. Finally, the interactive keyboard and automatic warning device are designed, and the software system is optimized. The system stability and detection efficiency of the detection system are significantly improved by applying the test results. The experimental results show that the diameter range is 33-38mm grating. The defect recognition rate of the grating surface detection system is over 95%, the error detection rate is less than 5%, and the detection efficiency is up to 29 seconds per second.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TN25

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本文編號：1698264