作為高性能的功能材料,稀土永磁材料已成為諸多高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ),被廣泛應(yīng)用于電器、運(yùn)輸和信息技術(shù)等多種行業(yè)。而作為第三代稀土永磁材料的釹鐵硼,憑借價(jià)格相對(duì)較低、綜合優(yōu)異磁性能等的優(yōu)勢(shì),不僅在科研領(lǐng)域,在生產(chǎn)和應(yīng)用方面十多年來都獲得了巨大的發(fā)展。隨著磁性材料的需求越來越多,對(duì)于磁性材料在生產(chǎn)過程中的品質(zhì)和數(shù)量也提出了相應(yīng)的要求。并且由于磁性材料工藝復(fù)雜,在生產(chǎn)過程中不可避免的產(chǎn)生很多類型的缺陷,因此對(duì)于磁性材料的質(zhì)量檢測(cè)也顯得尤為重要。傳統(tǒng)的人工檢測(cè)的方式由于勞動(dòng)強(qiáng)度大以及檢測(cè)效率低等已不足以滿足生產(chǎn)需求,因此對(duì)于磁性材料的自動(dòng)化檢測(cè)成為了研究的熱點(diǎn)。本文的小型磁材高速光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)是一個(gè)集光機(jī)電軟算于一體的自動(dòng)化檢測(cè)系統(tǒng)。本文首先根據(jù)磁性材料尺寸缺陷及外觀缺陷的特征及檢測(cè)需求,進(jìn)行硬件選型和系統(tǒng)設(shè)計(jì),并完成了檢測(cè)平臺(tái)硬件系統(tǒng)的搭建,包括光學(xué)系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)、PLC控制系統(tǒng)、上料系統(tǒng)和分揀系統(tǒng)等。其次本文以Windows平臺(tái)為基礎(chǔ)用Microsoft Visual Studio 2012編譯器采用C++語言同時(shí)結(jié)合QT和OpenCV完成本系統(tǒng)軟件的開發(fā)。本系統(tǒng)軟件主要包括人機(jī)交互界面、檢測(cè)模塊、系統(tǒng)控制模塊和系統(tǒng)加速模塊等。然后本文介紹了磁性材料缺陷檢測(cè)的算法部分,分為磁性材料圖像預(yù)處理和磁性材料缺陷檢測(cè)算法兩個(gè)方面進(jìn)行介紹。在圖像預(yù)處理部分介紹了幾種基本的圖像預(yù)處理方法,并根據(jù)待磁性材料的特點(diǎn)選擇適用于本系統(tǒng)的處理方法。接下來本文針對(duì)于異形磁性材料的缺角檢測(cè)算法進(jìn)行了研究,討論了兩種異形磁性材料缺角檢測(cè)方法,一種是針對(duì)于有內(nèi)環(huán)開孔的磁性材料介紹了一種內(nèi)環(huán)缺角檢測(cè)算法,另一種是針對(duì)于元寶形磁性材料介紹了一種既有弧線邊又有直線邊的磁性材料缺角檢測(cè)算法。最后根據(jù)本文對(duì)磁性材料尺寸和外觀每一種類型缺陷檢測(cè)的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行了總結(jié)分析。本系統(tǒng)對(duì)于磁性材料尺寸和外觀的每一種缺陷的檢測(cè)誤檢率均低于1%,漏檢率均低于3%,缺陷檢測(cè)算法處理時(shí)間為40 ms,每分鐘可以檢測(cè)380個(gè)磁性材料工件,表明本文所介紹的磁性材料檢測(cè)方法可以應(yīng)用在實(shí)際生產(chǎn)中。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP311.52
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
        1.1.1 課題背景
        1.1.2 課題研究意義
    1.2 國內(nèi)外磁性材料自動(dòng)檢測(cè)研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 小型磁材高速光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.1 檢測(cè)系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)
    2.2 檢測(cè)系統(tǒng)指標(biāo)要求
    2.3 光學(xué)系統(tǒng)模塊
    2.4 圖像采集模塊
        2.4.1 相機(jī)選型
        2.4.2 鏡頭選型
        2.4.3 圖像采集模式
    2.5 PLC控制模塊
    2.6 圖像處理模塊
    2.7 軟件模塊
    2.8 本章總結(jié)
第三章 小型磁材高速光學(xué)檢測(cè)軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    3.1 軟件設(shè)計(jì)原則
    3.2 系統(tǒng)操作流程
    3.3 檢測(cè)模塊
        3.3.1 建立檢測(cè)項(xiàng)目模塊
        3.3.2 動(dòng)態(tài)檢測(cè)和靜態(tài)檢測(cè)模塊
        3.3.3 檢測(cè)結(jié)果顯示模塊
        3.3.4 圖像處理算法模塊
    3.4 系統(tǒng)控制模塊
        3.4.1 系統(tǒng)初始化模塊
        3.4.2 通信模塊
        3.4.3 數(shù)據(jù)庫模塊
    3.5 系統(tǒng)加速模塊
        3.5.1 多線程
        3.5.2 OpenMP
        3.5.3 加速結(jié)果分析
    3.6 本章總結(jié)
第四章 小型磁材光學(xué)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 磁性材料基本圖像處理方法
        4.1.1 圖像去噪
        4.1.2 圖像分割
        4.1.3 數(shù)字圖像的基本形態(tài)學(xué)處理
        4.1.4 連通域標(biāo)記
    4.2 內(nèi)環(huán)缺角檢測(cè)算法
        4.2.1 霍夫變換
        4.2.2 最小二乘法擬合
        4.2.3 內(nèi)環(huán)缺角檢測(cè)流程
    4.3 帶有弧形邊的磁性材料缺角檢測(cè)算法
    4.4 缺陷檢測(cè)及分類實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果分析
        4.4.1 缺陷檢測(cè)測(cè)試統(tǒng)計(jì)結(jié)果
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.5 本章總結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張昱;張健;;模糊專家系統(tǒng)在TFT-LCD缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用[J];光電子·激光;2006年06期

2 吳明復(fù);纖維增強(qiáng)復(fù)合材料的應(yīng)用及其缺陷檢測(cè)[J];航天工藝;1988年01期

3 張興森;邊美華;梁慶國;盧展強(qiáng);;基于渦流檢測(cè)的電力線夾缺陷檢測(cè)與分類方法[J];中國科技論文;2017年04期

4 張國強(qiáng);張曉;隋文濤;;基于敲擊信號(hào)的剎車片內(nèi)部缺陷檢測(cè)[J];組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù);2017年10期

5 包正林;;有關(guān)閥門缺陷檢測(cè)方法的分析[J];科技創(chuàng)業(yè)家;2013年22期

6 黃艷紅;高曉蓉;杜路泉;;光纖光柵傳感器在橋梁缺陷檢測(cè)和結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J];鐵道技術(shù)監(jiān)督;2007年11期

7 馬少林;用于全壽命風(fēng)險(xiǎn)管理的缺陷檢測(cè)和預(yù)防技術(shù)研究[J];航空兵器;2005年02期

8 顧杰;肖遼;馬軍山;;機(jī)器視覺在TFT-LCD暗畫面缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用[J];光學(xué)儀器;2017年03期

9 李羽可;涂君;宋小春;;超聲相控陣缺陷檢測(cè)聚焦技術(shù)仿真分析[J];測(cè)控技術(shù);2016年07期

10 何存富,劉增華,孫雅欣,王秀彥,吳斌;基于超聲導(dǎo)波技術(shù)對(duì)彎管中缺陷檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)研究[J];中國機(jī)械工程;2005年18期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 艾矯燕;基于計(jì)算機(jī)視覺的墻地磚顏色分類和缺陷檢測(cè)研究[D];華南理工大學(xué);2003年

2 張昱;基于機(jī)器視覺的TFT-LCD屏mura缺陷檢測(cè)技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2006年

3 彭艷華;基于激光散斑的輪胎制造內(nèi)部缺陷檢測(cè)與疲勞壽命預(yù)估[D];華南理工大學(xué);2017年

4 陸向?qū)?基于主動(dòng)紅外熱成像的倒裝焊缺陷檢測(cè)方法研究[D];華中科技大學(xué);2012年

5 陳志彥;并行譜域光學(xué)相干層析成像系統(tǒng)的研制與應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2017年

6 陸寧;基于主動(dòng)紅外熱成像的倒裝焊缺陷檢測(cè)方法研究[D];華中科技大學(xué);2012年

7 趙云山;基于符號(hào)分析的靜態(tài)缺陷檢測(cè)技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

8 何健鵬;面向鋼板缺陷檢測(cè)的電磁超聲蘭姆波換能器研究[D];北京科技大學(xué);2018年

9 崔克彬;基于圖像的絕緣子缺陷檢測(cè)中若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華北電力大學(xué)(北京);2016年

10 康維新;基于小波和支持向量機(jī)的樁基缺陷檢測(cè)技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 鄧新;基于嵌入式GPU的數(shù)碼印花缺陷檢測(cè)算法研發(fā)[D];浙江大學(xué);2018年

2 劉城作;小型磁材高速光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2018年

3 陳祥;磁性材料表觀缺陷自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2018年

4 彭芬;基于壓電波動(dòng)法的管道結(jié)構(gòu)缺陷檢測(cè)模擬與試驗(yàn)研究[D];湖南大學(xué);2017年

5 楊雪;方便面桶包裝缺陷的視覺檢測(cè)技術(shù)研究[D];哈爾濱商業(yè)大學(xué);2017年

6 郝琳博;基于DSP技術(shù)的軸承外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];河南科技大學(xué);2017年

7 李晟陽;基于機(jī)器視覺的印刷電路板缺陷檢測(cè)方法研究[D];河南科技大學(xué);2017年

8 喬爽;復(fù)雜背景下光滑物體表面的缺陷檢測(cè)技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2016年

9 陳力能;基于機(jī)器視覺的竹塊缺陷檢測(cè)系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[D];廣西師范大學(xué);2017年

10 程啟;基于視覺的旋冠蓋缺陷檢測(cè)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];湖北工業(yè)大學(xué);2017年

本文編號(hào)：2857176