表面質(zhì)量是評(píng)價(jià)鋼管質(zhì)量的重要指標(biāo),對(duì)產(chǎn)品的性能質(zhì)量具有至關(guān)重要的影響目前國(guó)內(nèi)外有關(guān)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)鋼管的研究較少,未有成熟的產(chǎn)品,在技術(shù)方面有待完善。本文以熱軋無(wú)縫鋼管為研究對(duì)象,設(shè)計(jì)并搭建鋼管表面缺陷圖像采集實(shí)驗(yàn)平臺(tái),獲取并構(gòu)建表面缺陷圖像樣本庫(kù)開(kāi)展了檢測(cè)和識(shí)別分類研究,具體如下:（1）為獲取鋼管表面缺陷圖像,提出一種鋼管表面圖像采集方法,能適應(yīng)一定范圍外徑大小的鋼管。采用明場(chǎng)照明方式設(shè)計(jì)鋼管表面成像光路圖,以此為基礎(chǔ)進(jìn)行成像硬件參數(shù)設(shè)計(jì)。設(shè)定圖像采集參數(shù)獲取并構(gòu)建鋼管表面缺陷圖像樣本庫(kù),可作為檢測(cè)和識(shí)別分類方法研究的圖像數(shù)據(jù)來(lái)源及性能評(píng)價(jià)依據(jù)。（2）基于圖像樣本庫(kù),研究開(kāi)發(fā)了鋼管表面缺陷檢測(cè)方法。針對(duì)鋼管弧形外表面易造成光照不均等問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)K-means灰度正反求和的檢測(cè)方法。首先以垂直投影法獲取鋼管區(qū)域圖像,計(jì)算得到其灰度反轉(zhuǎn)圖像,利用FMR算法分別對(duì)鋼管區(qū)域圖像及灰度反轉(zhuǎn)圖像增強(qiáng)處理,獲得各自背景均勻、高對(duì)比度圖像,再以改進(jìn)的K-means分割算法處理,獲取各自缺陷結(jié)果,并將二者結(jié)果求和,最后進(jìn)行圖像后處理優(yōu)化該結(jié)果,并定位提取缺陷區(qū)域。（3）在檢測(cè)基礎(chǔ)上,針對(duì)缺陷區(qū)... 

【文章來(lái)源】：武漢科技大學(xué)湖北省

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀
        1.2.1 鋼管表面缺陷檢測(cè)特點(diǎn)
        1.2.2 相關(guān)行業(yè)檢測(cè)方法
        1.2.3 平面與曲面缺陷檢測(cè)常見(jiàn)成像方法
    1.3 關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)
    1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容
    1.5 本章小結(jié)
第2章 鋼管表面圖像采集實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì)
    2.1 實(shí)驗(yàn)臺(tái)方案設(shè)計(jì)
    2.2 成像光路與硬件參數(shù)設(shè)計(jì)
        2.2.1 成像光路設(shè)計(jì)
        2.2.2 硬件參數(shù)設(shè)計(jì)
    2.3 實(shí)驗(yàn)臺(tái)搭建
    2.4 圖像采集參數(shù)設(shè)定
    2.5 本章小結(jié)
第3章 鋼管表面缺陷檢測(cè)算法研究
    3.1 鋼管區(qū)域定位提取
        3.1.1 二值圖像垂直投影法
        3.1.2 鋼管區(qū)域定位提取實(shí)現(xiàn)
    3.2 圖像增強(qiáng)
        3.2.1 Frankle-Mc Cann Retinex算法
        3.2.2 各種算法增強(qiáng)效果對(duì)比
        3.2.3 不同缺陷圖像增強(qiáng)效果
    3.3 圖像分割
        3.3.1 K-means算法
        3.3.2 改進(jìn)K-means圖像分割算法
        3.3.3 基于改進(jìn)K-means灰度正反求和分割
    3.4 圖像后處理
        3.4.1 圖像濾波
        3.4.2 形態(tài)學(xué)膨脹
        3.4.3 孔洞填充
        3.4.4 形態(tài)學(xué)腐蝕
        3.4.5 偽缺陷判別
    3.5 缺陷區(qū)域定位提取
    3.6 本章小結(jié)
第4章 鋼管表面缺陷圖像識(shí)別方法研究
    4.1 特征選擇
    4.2 特征提取
    4.3 基于支持向量機(jī)原理的缺陷識(shí)別
        4.3.1 支持向量機(jī)原理簡(jiǎn)介
        4.3.2 核函數(shù)選擇與分類器設(shè)計(jì)
    4.4 本章小結(jié)
第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    5.1 檢測(cè)結(jié)果分析
    5.2 識(shí)別結(jié)果分析
    5.3 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]An improved binarization algorithm of wood image defect segmentation based on non-uniform background[J]. Wei Luo,Liping Sun.  Journal of Forestry Research. 2019(04)
[3]復(fù)雜異形曲面自動(dòng)建模圖像矩視覺(jué)伺服定位控制[J]. 彭偉星,王耀南,曾凱,吳昊天.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2019(14)
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博士論文
[1]基于機(jī)器視覺(jué)的半導(dǎo)體芯片表面缺陷在線檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 巢淵.東南大學(xué) 2017

碩士論文
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[2]基于偏振成像的肺癌細(xì)胞檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 趙勁松.大連海事大學(xué) 2018
[3]鍋爐用小徑無(wú)縫鋼管缺陷的視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 宋智文.黑龍江大學(xué) 2017
[4]機(jī)器視覺(jué)軌道缺陷檢測(cè)成像系統(tǒng)的研究[D]. 張叢.南昌大學(xué) 2017
[5]基于Retinex理論的彩色圖像增強(qiáng)技術(shù)研究[D]. 劉軍.中國(guó)科學(xué)院研究生院(西安光學(xué)精密機(jī)械研究所) 2015
[6]高鐵軌道表面缺陷的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)算法研究[D]. 尹遜帥.湖南大學(xué) 2015
[7]鐵軌表面缺陷的視覺(jué)檢測(cè)算法研究[D]. 唐湘娜.湖南大學(xué) 2013
[8]基于機(jī)器視覺(jué)的鋼管表面缺陷檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 周文歡.華僑大學(xué) 2012
[9]基于機(jī)器視覺(jué)的帶鋼表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的研究[D]. 陳永勝.武漢科技大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3036575