【摘要】：隨著交通運(yùn)輸業(yè)及汽車產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展,輪胎在車輛行駛安全中扮演舉足輕重的角色。近年來,由于人們安全觀念的提升以及輪胎行業(yè)日益激烈的競(jìng)爭(zhēng),輪胎質(zhì)量已成為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。然而,在輪胎成型過程中易形成多種缺陷導(dǎo)致輪胎分層甚至破裂,嚴(yán)重威脅駕駛員及乘客的安全。傳統(tǒng)的人工檢測(cè)具有主觀性強(qiáng)、工作強(qiáng)度大、準(zhǔn)確率較低的特點(diǎn)。為此,設(shè)計(jì)切實(shí)有效的X光缺陷檢測(cè)算法迫在眉睫。本文圍繞輪胎X光0號(hào)帶束層接頭缺陷的自動(dòng)檢測(cè)算法展開,主要的創(chuàng)造性成果如下:依據(jù)X光圖像接頭區(qū)域灰度及紋理分布特點(diǎn),設(shè)計(jì)了輪胎X光0號(hào)帶束層接頭檢測(cè)定位量化的算法。該算法分為兩大部分:1.針對(duì)非周期性紋理的輪胎X光0號(hào)帶束層缺陷圖像方向投影、濾波、計(jì)算相對(duì)誤差以檢測(cè)接頭位置,進(jìn)而消除接頭區(qū)域上下邊界影響、閾值分割、歸一化以達(dá)到定位量化0號(hào)帶束層接頭的目的;2.針對(duì)周期性紋理的輪胎X光0號(hào)帶束層缺陷圖像45o方向投影,遍歷紋理周期塊,定位接頭所在塊的上下邊界峰值分界線的位置,并搜索合適的標(biāo)準(zhǔn)塊與接頭塊相匹配,進(jìn)而在紋理周期塊中搜索接頭上下邊界來定位量化0號(hào)帶束層接頭。本文是國(guó)內(nèi)近年來第一次解決輪胎X光0號(hào)帶束層接頭缺陷識(shí)別工作的文章,將本文算法與GLCM及Gabor紋理分析算法在MATLAB平臺(tái)進(jìn)行算法驗(yàn)證。結(jié)果顯示,本文提出的算法可對(duì)輪胎0號(hào)帶束層的接頭缺陷精確定位量化,誤判率和漏判率僅3.4%和2%,完全滿足工業(yè)檢測(cè)要求。最后,本文采取Visual C++6.0及Visual Studio 2012 C#聯(lián)合編程的策略設(shè)計(jì)了輪胎X光自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng),并對(duì)軟控股份有限公司供給的5000幅X光圖像實(shí)現(xiàn)實(shí)際應(yīng)用測(cè)試,測(cè)試結(jié)果滿足實(shí)際生產(chǎn)中的缺陷檢測(cè)需求。
【學(xué)位授予單位】：青島科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U463.341;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2565333