鋼板的外觀質(zhì)量檢測(cè)可分為鋼板的表面缺陷檢測(cè)與鋼板的厚度檢測(cè)。目前主流的鋼板缺陷檢測(cè)方法無法同時(shí)檢測(cè)鋼板的厚度與鋼板的表面缺陷,針對(duì)這一問題,本文采用光柵投影三維輪廓術(shù),將其應(yīng)用到鋼板外觀質(zhì)量檢測(cè)中,以達(dá)到鋼板的厚度與表面缺陷能夠同時(shí)檢測(cè)的目的。本文所做工作如下:本文改進(jìn)了光柵投影三維輪廓術(shù)的三角成像方式,使得通過CCD相機(jī)拍攝的云紋圖像的畸變更小。在此基礎(chǔ)上對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定,消除了CCD相機(jī)鏡頭所引起的鏡頭切向畸變與徑向畸變。最后對(duì)CCD相機(jī)拍攝的云紋圖像進(jìn)行了校正,消除了環(huán)境光所引起的云紋灰度值曲線的畸變。為了獲得最佳的相位提取效果,本文使用了基于morlet小波的小波變換輪廓術(shù)求取云紋圖像的相位值。通過分析行逐點(diǎn)展開算法、枝切法、質(zhì)量圖導(dǎo)引法的優(yōu)劣,選擇了枝切法作為截?cái)嘞辔坏恼归_算法。最后在高斯低通濾波器的基礎(chǔ)上加以改進(jìn),并對(duì)重構(gòu)的鋼板表面進(jìn)行了低通濾波,能有效降低重構(gòu)算法帶來的鋼板表面誤差。實(shí)驗(yàn)證明,本文對(duì)鋼板厚度的測(cè)量精度為0.03mm,能夠檢測(cè)最小尺寸為0.3mm的鋼板表面缺陷。 

【文章來源】：中北大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

標(biāo)定板（3）按照（2）中的方法拍攝20張不同方位的標(biāo)定板的圖像

圖 2.5 標(biāo)定窗口窗口圖像左邊是數(shù)據(jù)瀏覽器窗格子，里面顯示了一個(gè)圖像列表，列表里就是已經(jīng)通 matlab 標(biāo)定過的棋盤格圖像了。點(diǎn)擊列表里的任意一個(gè)圖像，可以查看相應(yīng)的標(biāo)定過棋盤格圖像。標(biāo)定窗口的正中間窗格顯示的就是相應(yīng)的標(biāo)定的過的圖像，綠色圓圈表的是檢測(cè)到的角點(diǎn)，黃色正方形表示（0,0）的原點(diǎn)，X,Y 箭頭表示坐標(biāo)軸方向。窗口右邊上半部窗格顯示的是每塊圖像沖投影誤差，重投影誤差表示的是檢測(cè)點(diǎn)和投影點(diǎn)之間的像素距離，重投影誤差應(yīng)該小于一個(gè)像素，運(yùn)行一次標(biāo)定程序之后，若重投影誤差大于一個(gè)像素的圖像，此時(shí)應(yīng)該將這些圖像刪除，重新標(biāo)定一次，直到重影誤差小于一個(gè)像素為止。窗口右下窗格顯示的是以攝像機(jī)為參考系拍攝的標(biāo)定板相攝像機(jī)的位置，可以去除相對(duì)攝像機(jī)位置不好的標(biāo)定板圖像。經(jīng)過以上步驟標(biāo)定完成后，使用 matlab 生成一個(gè)名叫 cameraParameters 的函數(shù)，使其矯正攝像機(jī)鏡頭的切線畸變與徑向畸變，可以提高生成的鋼板三維圖像的精度。通標(biāo)定得到的本文所使用的面陣 CCD 相機(jī)的鏡頭的徑向畸變（Radial Distortion）[35]為：

關(guān)鍵的一步就是從 CCD 相機(jī)拍攝的云紋圖像中提提取云紋圖像的相位信息的方法有：相移輪廓術(shù)、目前光柵投影三維輪廓術(shù)最常用的一種相位提取法出的物體精度高，與真實(shí)物體相差最小。具體的相個(gè)周期內(nèi)（周期為 2π），將投影出的正弦云紋的相位距離，每平移一次，相機(jī)就拍攝一次，公式(2.圖 2.6）每一點(diǎn)的灰度值。 ) ( ) ( ) ( ) ( 0, , , 2 , 2 1x y = a x y + b x y cos π f x + x y + πi

【參考文獻(xiàn)】：
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