【摘要】：目前,在玻璃器皿生產(chǎn)過程,仍然依靠人的經(jīng)驗進行產(chǎn)品質(zhì)量檢測與分級,不僅勞動強度大、效率低,而且難保證檢測標準的客觀性和統(tǒng)一性,導(dǎo)致各企業(yè)精度檢測和分級結(jié)果不一致與不穩(wěn)定,既不利于提升玻璃器皿的生產(chǎn)率,也不利于提升玻璃器皿的質(zhì)量與市場競爭力�；谟嬎銠C視覺的產(chǎn)品質(zhì)量檢測,為改善或提升玻璃器皿企業(yè)產(chǎn)品等級劃分的客觀性和穩(wěn)定性,提高玻璃器皿的生產(chǎn)效率提供了一個平臺。本課題以玻璃水杯為施研體,旨在研發(fā)一套玻璃器皿在線質(zhì)量檢測與分級系統(tǒng),應(yīng)用計算機處理數(shù)字圖像的技術(shù),依據(jù)數(shù)碼相機獲取的產(chǎn)品數(shù)字圖像,在線檢測玻璃器皿的形狀、尺寸、缺陷。主要工作為:收集玻璃器皿(以水杯為施研體)缺陷的產(chǎn)品樣本,歸納主要缺陷的類型和常現(xiàn)位置,分析產(chǎn)生缺陷的原因和所處工序段,確定在檢測系統(tǒng)中所處的工序段和工位的位置�；谟嬎銠C視覺技術(shù)初步構(gòu)建玻璃器皿質(zhì)量檢測系統(tǒng)的硬件部分,重點研究數(shù)字圖像在線獲取所涉及的諸多硬件之間的匹配。對被測玻璃杯的數(shù)字圖像進行預(yù)處理。用一種改進的濾波方法對數(shù)字圖像(照片)進行剔噪,用改進的二維Otsu方法對數(shù)字圖像閾值進行劃分,對劃分后的數(shù)字圖像進行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和二值化處理,為邊界提取做準備。分析比較幾種常用邊界檢測方法后,選用Sobel檢測算子法,劃分數(shù)字圖像閾值。對玻璃杯做尺寸和缺陷的檢測識別。在數(shù)字圖像識別過程中,用改進的快速Hough轉(zhuǎn)換檢測法檢測邊界線,進而求出圓玻璃杯的直徑、圓度、缺陷等參數(shù)。針對圖像分割出的玻璃杯缺陷域,剖析各檢測缺陷,提取缺陷域的6項幾何特征,提取5種灰度矩陣算法的紋理特征,通過向量機檢測識別缺陷。最后,構(gòu)建玻璃器皿的計算機視覺檢測與分級系統(tǒng)的軟件部分,應(yīng)用MATLAB進行應(yīng)用編程,實際測試結(jié)果表明能夠達到既定目標。
【圖文】：

國內(nèi)玻璃器皿企業(yè)仍然主要依靠人工經(jīng)驗、責(zé)任感，依據(jù)人的受訓(xùn)感官所能識別、分辨出的玻璃器皿的大小、顏色、磨損、破損程度等信息對玻璃器皿進行剔殘與分級, 譬如，玻璃器皿成型初期的人工質(zhì)量初檢如圖1-1所示。常規(guī)玻璃器皿制造過程中的人工檢測與分等，受到人為綜合因素影響的檢測質(zhì)量及效率已經(jīng)無法滿足日益增長的生產(chǎn)過程中的質(zhì)量分級的質(zhì)量、速度、規(guī)模等需求，更加無法納入計算機質(zhì)量管理體系。只有采用自動化的玻璃器皿生產(chǎn)線的在線檢測，才能實現(xiàn)日益增長的生產(chǎn)效率，確保標準一致、穩(wěn)定的檢測質(zhì)量，再采用與之匹配的自動化的機械裝備以及智能化的操控系統(tǒng)，才能滿足現(xiàn)代化玻璃器皿生產(chǎn)線的需要，所以對于質(zhì)量檢測系統(tǒng)的研發(fā)與升級是至關(guān)重要的。圖 1-1 玻璃器皿的人工質(zhì)量檢測計算機視覺數(shù)字信息處理技術(shù)的快速發(fā)展。圖像檢測已經(jīng)能夠克服人為因素造

物檢測、X 光檢查、機械零部件的外形尺寸檢測、快遞分揀以及液體瓶灌裝線檢測等。例如在檢測玻璃瓶高低方面和圖像采集方面的應(yīng)用，，如圖 2-1 所示。圖1-2 圖像檢測技術(shù)示意圖[6]玻璃器皿在線質(zhì)量檢測分級系統(tǒng)的主要技術(shù)處理過程是：通過光學(xué)傳感元器件在線獲取玻璃器皿的數(shù)字化圖像，將數(shù)字化圖像轉(zhuǎn)換、傳輸至計算機，通過對數(shù)字圖像的幾何尺寸、亮度、色澤等信息進行辨別，進而應(yīng)用于企業(yè)依據(jù)產(chǎn)品特征所需的各種檢測、識別等功能。不斷提升的玻璃器皿產(chǎn)品也對器皿的在線檢測分級的效果、速度、自動化程度提出了更高的要求,因此，可以預(yù)測計算機視覺在圖像處理這
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;TQ171.7

【參考文獻】

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本文編號：2633241