【摘要】：當(dāng)今科技發(fā)展迅猛,在工業(yè)生產(chǎn)中自動(dòng)化產(chǎn)品線日趨成熟,但是,表面缺陷檢測(cè)大部分依然依賴人工檢測(cè),其檢測(cè)主觀性強(qiáng)、成本高、易產(chǎn)生視覺(jué)疲勞。表面缺陷檢測(cè)技術(shù)至今尚沒(méi)有完滿的解決方案。因此,有必要研究一種高效客觀的檢測(cè)方法以適應(yīng)電池表面缺陷檢測(cè)的自動(dòng)化、高效率、高精度的需求。本課題在充分調(diào)研國(guó)內(nèi)外表面缺陷檢測(cè)方法的基礎(chǔ)上提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)的電子元器件表面缺陷檢測(cè)方法。該方法既滿足自動(dòng)化檢測(cè)要求又能有效解決傳統(tǒng)自動(dòng)化檢測(cè)的難點(diǎn)。首先針對(duì)采集光照及噪聲等影響,提出圖像預(yù)處理算法,包括均值、中值、高斯、雙邊等空域?yàn)V波器,以及理想低通、巴特沃斯和高斯低通等頻域?yàn)V波器,分別對(duì)各個(gè)濾波器作了橫向縱向效果比較,選取高斯頻域?yàn)V波器進(jìn)行平滑去噪。介紹了直方圖、CLAHE、小波對(duì)比度增強(qiáng)等圖像增強(qiáng)算法。介紹了自適應(yīng)閾值和Otsu二值化處理算法以及形態(tài)學(xué)分析與處理算法。然后研究了多目標(biāo)檢測(cè)算法,利用Canny邊緣檢測(cè)算法和輪廓表示提取感興趣區(qū)域。根據(jù)劃痕類缺陷與面類缺陷的不同特征,提出基于Gabor濾波的劃痕缺陷提取算法。研究了基于傅里葉變換的圖像配準(zhǔn)算法,完成目標(biāo)圖像與模板的匹配,利用模板相減法實(shí)現(xiàn)缺陷特征區(qū)域提取。設(shè)計(jì)了缺陷區(qū)域面積、區(qū)域周長(zhǎng)面積比、區(qū)域最小外接矩形寬高比、區(qū)域灰度均值和輪廓面積與凸包面積比五個(gè)缺陷區(qū)域特征表示。根據(jù)特征圖像,設(shè)計(jì)了基于SVM和CNN的特征分類器,比較了兩者識(shí)別效果。最后本文設(shè)計(jì)了針對(duì)電子元器件缺陷的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng),針對(duì)成像難點(diǎn)和缺陷類型,從硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)兩方面進(jìn)行總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),并以扣式電池為對(duì)象驗(yàn)證了檢測(cè)系統(tǒng)的有效性。
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN606;TP391.41
【圖文】：

本文組織結(jié)構(gòu)

滑去噪元器件的處理工藝，其表面會(huì)有些微凹凸不平，有如隨機(jī)變低。在采集的目標(biāo)圖像中，采集硬件引入的隨機(jī)噪聲和會(huì)影響缺陷的提取，故在缺陷提取前需要對(duì)采集的電子元理。濾波處理算法分為：空間域?yàn)V波器和頻域?yàn)V波器。濾波像像素點(diǎn)集合看作一個(gè)空間域�？沼�?yàn)V波是指利用特定卷操作，假設(shè)圖像空域中一個(gè)像素點(diǎn)的坐標(biāo)為(x, y)，設(shè) f(x理的源圖像和目標(biāo)圖像，濾波處理的結(jié)果為源圖像與卷積在圖像中的像素點(diǎn)(x, y)處使用 × 的卷積核進(jìn)行卷積操作R ( ) ( - ) ( ) ( -) ( ) ( -) ( ) ( -) ( ) ( - )

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2714504