本文選題：機(jī)器視覺(jué)檢測(cè) + 表面缺陷　； 參考：《華僑大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：在鋁壓鑄件生產(chǎn)過(guò)程中,由于種種原因在鋁鑄件表面不可避免地會(huì)產(chǎn)生氣孔、裂紋、劃痕等缺陷。目前國(guó)內(nèi)鑄造生產(chǎn)車(chē)間多采用人工目視檢測(cè)法,勞動(dòng)強(qiáng)度大且工作效率低,檢測(cè)結(jié)果易受到人的主觀影響;而基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)技術(shù)可以有效克服人工檢測(cè)方法的上述缺點(diǎn),具備非接觸性、客觀性、高效性、精度高等優(yōu)點(diǎn),成為未來(lái)工業(yè)檢測(cè)的發(fā)展方向。本文基于機(jī)器視覺(jué)和圖像處理技術(shù),提出了一套針對(duì)鋁鑄件缺陷的檢測(cè)識(shí)別算法,主要的研究工作包括:(1)在分析鋁鑄件各類(lèi)缺陷圖像成像特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,研究如何針對(duì)性地將可疑區(qū)域都準(zhǔn)確地分割出來(lái)。特別是對(duì)于尺寸微小(直徑d?2 mm)的氣孔缺陷,如何將其有效地分割出來(lái)為鋁鑄件缺陷圖像分割研究的一個(gè)難點(diǎn)。對(duì)此本文提出基于閾值和形態(tài)學(xué)相結(jié)合的分割方法,可準(zhǔn)確完整地分割出氣孔缺陷區(qū)域,獲得其焦點(diǎn)的像素位置。(2)分析研究真缺陷(氣孔、裂紋、縮孔、松縮)與偽缺陷(水漬、渣痕、油污)的特征,提出基于區(qū)域幾何特征、區(qū)域亮度特征以及區(qū)域中心行灰度曲線(xiàn)波形差異的剔除方法。試驗(yàn)表明,該算法能有效地減少偽缺陷對(duì)檢測(cè)結(jié)果的干擾。(3)研究鋁鑄件表面缺陷的特征表達(dá)、提取以及選擇。通過(guò)分析,本文將鋁鑄件表面缺陷用幾何形狀、灰度、不變矩和紋理特征來(lái)表達(dá),為了提高識(shí)別效率、減少后續(xù)分類(lèi)工作的計(jì)算量,采用主成分分析法對(duì)特征矢量進(jìn)行選擇降維。(4)研究支持向量機(jī)分類(lèi)器,運(yùn)用MATLAB平臺(tái)建立多分類(lèi)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),在不影響正確率的前提下提高計(jì)算效率,降低向量機(jī)的復(fù)雜程度。
[Abstract]:In the process of aluminum die casting production, defects such as porosity, cracks and scratches will inevitably occur on the surface of aluminum castings due to various reasons. At present, most domestic foundry workshops adopt manual visual inspection method, which is characterized by high labor intensity and low working efficiency, and the testing results are easily affected by human subjectivity, and the detection technology based on machine vision can effectively overcome the above-mentioned shortcomings of the manual inspection method. With the advantages of non-contact, objectivity, high efficiency and high precision, it will become the development direction of industrial detection in the future. Based on machine vision and image processing technology, this paper presents a set of detection and recognition algorithms for aluminum casting defects. The main research work includes: 1) on the basis of analyzing the image imaging characteristics of aluminum casting defects, This paper studies how to segment the suspicious areas accurately. Especially, how to segment the pore defects with tiny diameters (D ~ (2 mm) effectively is a difficult point in the research of aluminum casting defect image segmentation. In this paper, a segmentation method based on the combination of threshold and morphology is proposed, which can segment the stomatal defect area accurately and completely, and obtain the pixel position of its focus to analyze and study true defects (stomata, cracks, shrinkage holes). This paper presents a method based on regional geometric feature, regional luminance feature and the difference of gray curve waveform in the center line of the region based on the characteristics of pseudo-defect (water mark, slag mark, oil stain) and pseudo-defect (water mark, slag mark, oil stain). The experimental results show that the proposed algorithm can effectively reduce the interference of false defects on the detection results. (3) the feature expression, extraction and selection of surface defects of aluminum castings are studied. In this paper, the surface defects of aluminum castings are expressed by geometric shape, gray scale, moment invariant and texture features. In order to improve the recognition efficiency and reduce the computation of subsequent classification work, The support vector machine classifier is studied by using principal component analysis (PCA) to select and reduce the dimension of feature vector. The MATLAB platform is used to establish multiple classifiers to carry out simulation experiments, which can improve the calculation efficiency and reduce the complexity of vector machine without affecting the correct rate.
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TG247;TP391.41

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本文編號(hào)：1908855