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基于光柵投影的鋼板外觀質(zhì)量檢測方法研究

發(fā)布時間:2020-12-29 14:53
  鋼板的外觀質(zhì)量檢測可分為鋼板的表面缺陷檢測與鋼板的厚度檢測。目前主流的鋼板缺陷檢測方法無法同時檢測鋼板的厚度與鋼板的表面缺陷,針對這一問題,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)量檢測中,以達到鋼板的厚度與表面缺陷能夠同時檢測的目的。本文所做工作如下:本文改進了光柵投影三維輪廓術(shù)的三角成像方式,使得通過CCD相機拍攝的云紋圖像的畸變更小。在此基礎(chǔ)上對整個系統(tǒng)進行標定,消除了CCD相機鏡頭所引起的鏡頭切向畸變與徑向畸變。最后對CCD相機拍攝的云紋圖像進行了校正,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斷相位的展開算法。最后在高斯低通濾波器的基礎(chǔ)上加以改進,并對重構(gòu)的鋼板表面進行了低通濾波,能有效降低重構(gòu)算法帶來的鋼板表面誤差。實驗證明,本文對鋼板厚度的測量精度為0.03mm,能夠檢測最小尺寸為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)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于光柵投影的鋼板外觀質(zhì)量檢測方法研究


標定板(3)按照(2)中的方法拍攝20張不同方位的標定板的圖像

圖像,數(shù)據(jù)瀏覽器,棋盤格,重投影


圖 2.5 標定窗口窗口圖像左邊是數(shù)據(jù)瀏覽器窗格子,里面顯示了一個圖像列表,列表里就是已經(jīng)通 matlab 標定過的棋盤格圖像了。點擊列表里的任意一個圖像,可以查看相應(yīng)的標定過棋盤格圖像。標定窗口的正中間窗格顯示的就是相應(yīng)的標定的過的圖像,綠色圓圈表的是檢測到的角點,黃色正方形表示(0,0)的原點,X,Y 箭頭表示坐標軸方向。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點和投影點之間的像素距離,重投影誤差應(yīng)該小于一個像素,運行一次標定程序之后,若重投影誤差大于一個像素的圖像,此時應(yīng)該將這些圖像刪除,重新標定一次,直到重影誤差小于一個像素為止。窗口右下窗格顯示的是以攝像機為參考系拍攝的標定板相攝像機的位置,可以去除相對攝像機位置不好的標定板圖像。經(jīng)過以上步驟標定完成后,使用 matlab 生成一個名叫 cameraParameters 的函數(shù),使其矯正攝像機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。通標定得到的本文所使用的面陣 CCD 相機的鏡頭的徑向畸變(Radial Distortion)[35]為:

云紋圖像


關(guān)鍵的一步就是從 CCD 相機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,與真實物體相差最小。具體的相個周期內(nèi)(周期為 2π),將投影出的正弦云紋的相位距離,每平移一次,相機就拍攝一次,公式(2.圖 2.6)每一點的灰度值。 ) ( ) ( ) ( ) ( 0, , , 2 , 2 1x y = a x y + b x y cos π f x + x y + πi

【參考文獻】:
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碩士論文
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本文編號:2945827

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