鋁板表面復(fù)雜缺陷識別及分類方法研究

發(fā)布時間：2020-08-12 18:26

【摘要】：近幾年來,在全世界范圍內(nèi)由于航空航天飛行器、汽車制造產(chǎn)業(yè)和高端電子產(chǎn)品的迅速發(fā)展,鋁板作為高科技產(chǎn)品的應(yīng)用材料與社會發(fā)展必需品,其市場前景廣闊。我國的鋁板加工產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展,鋁板生產(chǎn)產(chǎn)量保持不斷增長,進出口貿(mào)易額連續(xù)多年一直增加。但是傳統(tǒng)鋁板加工產(chǎn)業(yè)正受到設(shè)備落后、生產(chǎn)科技化程度較低以及生產(chǎn)環(huán)境紛雜等因素的影響,鋁板生產(chǎn)出來后其表面會產(chǎn)生各種復(fù)雜缺陷,對用于航空航天飛行器、汽車制造產(chǎn)業(yè)和高端電子產(chǎn)品的鋁板來說,其表面復(fù)雜缺陷會給鋁板行業(yè)造成巨大損失,因此,如何準(zhǔn)確、高效地檢測識別鋁板復(fù)雜缺陷的問題顯得尤為重要。為了實現(xiàn)在線高效率、高精度鋁板復(fù)雜缺陷檢測,本文針對鋁板表面復(fù)雜缺陷識別分類算法進行研究。首先,說明鋁板復(fù)雜缺陷系統(tǒng)的基本要求與基本原理,重點介紹系統(tǒng)基本架構(gòu);然后對缺陷圖像進行預(yù)處理,預(yù)處理的過程就是對圖像進行減背景處理和去除噪聲干擾,選用中值濾波方式來抑制鋁板缺陷圖像的噪聲,并用自適應(yīng)閾值分割算法分割鋁板缺陷圖像;接下來針對幾種常見鋁板目標(biāo)缺陷提取區(qū)域特征、輪廓特征、灰度特征,將提取的缺陷特征數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理;最后針對四種常見缺陷類型,本研究通過構(gòu)建SVM分類器進行識別分類測試,并對可能出現(xiàn)的新缺陷,給出一種新缺陷分類機制,定義新缺陷類型,并構(gòu)建新缺陷SVM子分類器,最終將新缺陷模型添加到常見缺陷模型中,進一步完善SVM分類器。本文構(gòu)建的SVM分類器對四種常見缺陷類型識別分類效果較為理想,而且,分析SVM分類器的輸出結(jié)果還可以發(fā)現(xiàn)新缺陷,定義新缺陷類型,并建立新缺陷模板。通過SVM分類器與新缺陷人工分類相結(jié)合的機制不僅提高了常見缺陷的識別效率,同時也能辨別出新的缺陷類型,并將新缺陷建立模板更新到常見缺陷模板中。
【學(xué)位授予單位】：齊魯工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;TG146.21;TG115.28
【圖文】：

缺陷檢測,鋁板,實物,相機

第 2 章鋁板復(fù)雜缺陷檢測系統(tǒng)概述2.3 系統(tǒng)基本架構(gòu)鋁板表面缺陷在線檢測系統(tǒng)由硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)組成。硬件體統(tǒng)采用CCD 相機陣列和工控機陣列與明視場照明方式相結(jié)合的方法。軟件系統(tǒng)包括圖像處理、數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)分系模塊，經(jīng)過創(chuàng)建系統(tǒng)、枚舉相機、創(chuàng)建相機和創(chuàng)建圖像等步驟。采用先進的缺陷表面特征提取圖像處理算法對鋁板表面特征圖像進行分析與處理，并對采集到的鋁板表面的氣泡、油斑等復(fù)雜缺陷進行分類、標(biāo)記和統(tǒng)計。鋁板復(fù)雜缺陷檢測系統(tǒng)樣機實物圖、系統(tǒng)總體圖，分別如圖 2.1、圖 2.2 所示。系統(tǒng)包括：現(xiàn)場計算機、工控機處理器、線陣 CCD 相機、LED 光源、圖像采集與處理、圖像及測量參數(shù)顯示與控制[16]。

缺陷檢測,鋁板,系統(tǒng)總體,相機