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基于機(jī)器視覺的厚壁鋼管端面缺陷檢測(cè)的研究

發(fā)布時(shí)間:2021-08-01 14:19
  厚壁鋼管主要用作液體氣體輸送管以及一些建筑結(jié)構(gòu)用管,其端面質(zhì)量的好壞將直接影響裝配精度,從而影響到鋼管的使用性能。目前,國內(nèi)外鋼管生產(chǎn)企業(yè)大多數(shù)為通過人工目視來完成對(duì)鋼管的缺陷檢測(cè),但人工目視檢測(cè)往往會(huì)受到較大的人為因素的影響,且還會(huì)出現(xiàn)檢測(cè)效率低、速度慢、誤檢、漏檢以及成本高等問題。機(jī)器視覺技術(shù)憑借其速度快、精度高、穩(wěn)定性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),在未來代替人工進(jìn)行表面缺陷檢測(cè)已成為必不可擋的趨勢(shì)。本文針對(duì)厚壁鋼管端面的特點(diǎn),利用機(jī)器視覺技術(shù)設(shè)計(jì)出一種適用于厚壁鋼管端面的缺陷檢測(cè)與識(shí)別分類的方法,搭建了一套鋼管端面缺陷檢測(cè)裝置進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本論文的主要工作內(nèi)容如下:1.根據(jù)厚壁鋼管端面的特點(diǎn)以及檢測(cè)的需求,選擇合適的照明方案、圖像采集相關(guān)設(shè)備。2.分析端面圖像的特點(diǎn),制定相應(yīng)的圖像分割算法,最終采用二級(jí)分割的處理方式。先利用固定閾值完成對(duì)倒角區(qū)域的分割并利用最小二乘法完成對(duì)鋼管倒角區(qū)域的圓輪廓擬合,根據(jù)歐式距離來判斷倒角偏心的情況。而后采用OSTU算法和Canny算法相結(jié)合的方法提取端平面中缺陷的輪廓。3.針對(duì)擦傷缺陷不連續(xù)的情況,提出一種新的用于離散缺陷合并的算法,該算法的主要思想為判斷相鄰離散缺... 

【文章來源】:廣東工業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】:82 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于機(jī)器視覺的厚壁鋼管端面缺陷檢測(cè)的研究


缺陷檢測(cè)系統(tǒng)流程圖

示意圖,圖像采集,示意圖,采集系統(tǒng)


廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文2.1 端面缺陷圖像采集系統(tǒng)厚壁鋼管端面圖像的采集系統(tǒng)主要由相機(jī)、鏡頭、光源、計(jì)算機(jī)組成,圖像采集示意圖如圖 2-2 所示。它是整個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行的第一步,其采集圖像質(zhì)量的好壞將直接影響到后續(xù)處理過程的選擇和結(jié)果,因此,它是整個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié),也是重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。

均勻分布,端平面,環(huán)形光,端面


由表 2-1 結(jié)合本課題研究的厚壁鋼管分析,本文需要檢測(cè)的區(qū)域包括倒角區(qū)端平面區(qū)域。因?yàn)槿魧h(huán)形光源放置在鋼管端面正上方,即如圖 2-2 中所示的,可以使光線很好的均勻分布在鋼管的端面上,且光源完全覆蓋在鋼管的端面可以有效的抑制四周環(huán)境自然光線對(duì)試驗(yàn)帶來的干擾[18]。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,選擇環(huán)源確實(shí)可以達(dá)到預(yù)期的效果,且因環(huán)形光源中的 LED 燈管是呈現(xiàn)一定角度的在環(huán)形壁四周,在調(diào)整光源與工件的距離后,可以使得光線打在端平面區(qū)域時(shí)分因?yàn)楣饩角度低而沒有反射到相機(jī)中,而鋼管端面的倒角區(qū)域和端平面中的缺陷區(qū)域因?yàn)橥瑯哟嬖谝欢ǖ慕嵌葎偤檬沟酶嗟墓饩反射到相機(jī)中,最終呈效果為倒角區(qū)域和缺陷區(qū)域的灰度值比較高,而端平面區(qū)域的灰度值較低,即了分離目標(biāo)和背景的目的。綜上所述,本文選擇 15 度藍(lán)色 LED 環(huán)形光源,光端平面的布置距離大約為 20mm,最終采集到的原始圖像如圖 2-3 所示。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
[1]基于機(jī)器視覺技術(shù)的南美白對(duì)蝦分類算法研究與在線實(shí)現(xiàn)[D]. 劉子豪.浙江大學(xué) 2017

碩士論文
[1]基于FPGA的實(shí)時(shí)彩色圖像邊緣檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 王海彥.哈爾濱工程大學(xué) 2017
[2]基于機(jī)器視覺的瓷環(huán)表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 路璐.上海交通大學(xué) 2014
[3]圖像去噪方法的研究[D]. 劉祝華.江西師范大學(xué) 2005



本文編號(hào):3315685

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