發(fā)布時間：2021-01-22 09:08

　　光纖傳像元件屬于一種精密光學(xué)儀器。目前,光纖傳像元件缺陷檢測一般都是由人工來完成的,其效率低下、誤差大并且成本高等。而在研究光纖傳像元件的智能檢測這一方向上國內(nèi)開展的還相對較少。在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)之上,本文搭建了一套光纖傳像元件檢測系統(tǒng)對常見的斑點、雞絲和暗影這三種缺陷進行了深入分析,并采用合適的算法實現(xiàn)了對它們的分割和識別,最后利用這套光纖傳像元件缺陷檢測系統(tǒng)完成對光纖傳像元件的質(zhì)量檢測分析。本文的主要工作如下:（1）根據(jù)對于光纖傳像元件缺陷的相關(guān)知識了解結(jié)合本文的研究目的,最終選用了雙遠(yuǎn)心工業(yè)鏡頭配合千萬像素級大靶面的CCD工業(yè)相機,LED面板光源搭建起一套硬件系統(tǒng)實現(xiàn)了光纖傳像元件表面缺陷的一次性全景成像并保證了足夠的分辨率。（2）根據(jù)雞絲、斑點和暗影缺陷的特點,在圖像分割檢測算法上研究了一種基于改進FCM的算法,通過相關(guān)實驗驗證并和傳統(tǒng)的圖像分割算法—大津法（Otsu）分割做比較得出,該算法能夠提升缺陷檢測效率和準(zhǔn)確率,進而能夠準(zhǔn)確地實現(xiàn)光纖傳像元件缺陷分割。（3）根據(jù)光纖傳像元件表面缺陷類型的特點,經(jīng)特征分析后采用了基于幾何形狀和灰度的特征提取方法,并依據(jù)經(jīng)驗分析選取了四個最具區(qū)... 

【文章來源】：中北大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

光纖傳像元件類型（a）光纖面板（b）光纖倒像器（C）光錐

圖 2.1 光纖傳像元件生產(chǎn)工藝流程圖2.2.2 缺陷類型隨著光纖傳像元件應(yīng)用越來越廣，光纖傳像元件的傳像性能和參數(shù)測定方法也被國內(nèi)外諸多專家學(xué)者展開了研究[21-22]。中國機械工業(yè)聯(lián)合會提出了 GB/T 20244-2006《光學(xué)纖維傳像元件》和 GB/T 26579-2011《光學(xué)纖維傳像元件實驗方法》的國家標(biāo)準(zhǔn)[23]。在本文中研究的缺陷為：斑點、雞絲、暗影，而國標(biāo)中均定義了這三種缺陷以及其檢測標(biāo)準(zhǔn)[16]。以下為各種缺陷在國標(biāo)中的定義：缺陷：引起透光率產(chǎn)生不同程度改變的各種疵��；斑點：小于面板平均漫射透光率的 70%區(qū)域，如圖 2.2 所示；雞絲：纖維透光率低于周圍區(qū)域透過率 70%且寬度不大于兩根光纖的線狀圖案，如圖 2.3 所示；

中北大學(xué)學(xué)位論文6圖 2.1 光纖傳像元件生產(chǎn)工藝流程圖2.2.2 缺陷類型隨著光纖傳像元件應(yīng)用越來越廣，光纖傳像元件的傳像性能和參數(shù)測定方法也被國內(nèi)外諸多專家學(xué)者展開了研究[21-22]。中國機械工業(yè)聯(lián)合會提出了 GB/T 20244-2006《光學(xué)纖維傳像元件》和 GB/T 26579-2011《光學(xué)纖維傳像元件實驗方法》的國家標(biāo)準(zhǔn)[23]。在本文中研究的缺陷為：斑點、雞絲、暗影，而國標(biāo)中均定義了這三種缺陷以及其檢測標(biāo)準(zhǔn)[16]。以下為各種缺陷在國標(biāo)中的定義：缺陷：引起透光率產(chǎn)生不同程度改變的各種疵病；斑點：小于面板平均漫射透光率的 70%區(qū)域，如圖 2.2 所示；雞絲：纖維透光率低于周圍區(qū)域透過率 70%且寬度不大于兩根光纖的線狀圖案，如圖 2.3 所示；暗影：透光率呈現(xiàn)梯度變換的局部區(qū)域，如圖 2.4 所示。這三種缺陷是影響光纖傳像元件傳光效率最大的因素，需要在產(chǎn)品出廠前進行100%檢測。融化皮玻璃料拉制成皮玻璃管澆入芯玻璃料形成芯玻璃棒加熱拉伸形成單絲定長切割斷絲排列加熱拉伸形成二次復(fù)絲定長切割排列形成二次復(fù)絲正 六 邊 形排 列 加 熱加 壓 形 成毛坯品加熱拉伸形成一次復(fù)絲滾圓、精雕拋光等冷加工工藝，形成光纖面板定長切割排列形成一次復(fù)合棒加熱拉伸后

【參考文獻】：
期刊論文
[1]二次復(fù)合鋁塑軟管生產(chǎn)工藝及設(shè)備的選用[J]. 徐惠朝.  裝備機械. 2016(04)
[2]基于機器視覺的光纖倒像器缺陷檢測系統(tǒng)[J]. 楊冰倩,王明泉,張俊生,高晉凱.  實驗室研究與探索. 2016(12)
[3]基于機器視覺的高分辨率雙遠(yuǎn)心物鏡設(shè)計[J]. 李明東,高興宇,陳朋波,葉鵬,黃寅.  光學(xué)儀器. 2016(03)
[4]淺談光學(xué)纖維面板的現(xiàn)狀及研究方向[J]. 張弦.  中國建材. 2015(09)
[5]基于機器視覺的磁鋼片缺陷檢測研究[J]. 周江,任錕,帥英琦,陳英豪.  機電工程. 2014(12)
[6]基于WAMS/SCADA數(shù)據(jù)兼容和改進FCM聚類算法的PMU最優(yōu)配置[J]. 吳星,劉天琪,李興源,李從善.  電網(wǎng)技術(shù). 2014(03)
[7]高分辨率光纖倒像器纖芯材料的制備及性能研究[J]. 林翰,王亞杰,蔡平,郭權(quán),王善才,于鳳霞.  長春理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2013(Z2)
[8]模糊C-均值聚類算法的研究與實現(xiàn)[J]. 劉穎.  知識經(jīng)濟. 2012(14)
[9]光纖面板暗影缺陷自動檢測系統(tǒng)的研制與開發(fā)[J]. 王明吉,付冬華,吳云.  光學(xué)儀器. 2012(02)
[10]基于FCM聚類的粒子濾波多目標(biāo)跟蹤算法[J]. 陳龍,郭寶龍,孫偉.  儀器儀表學(xué)報. 2011(11)

博士論文
[1]分類器集成研究[D]. 謝元澄.南京理工大學(xué) 2009

碩士論文
[1]基于機器視覺的光纖傳像器缺陷檢測技術(shù)[D]. 楊冰倩.中北大學(xué) 2017
[2]模糊譜聚類分割策略在文本聚類中的應(yīng)用研究[D]. 牛海燕.貴州大學(xué) 2016
[3]改進的SIFT算法及其在圖像拼接中的應(yīng)用[D]. 吳金津.湖南工業(yè)大學(xué) 2015
[4]基于機器視覺的外螺紋表面缺陷檢測技術(shù)研究[D]. 葛恒赫.重慶大學(xué) 2014
[5]基于X射線圖像的汽車輪轂缺陷自動檢測與識別技術(shù)研究[D]. 李高亮.中北大學(xué) 2013
[6]基于圖像分割的變電站電氣設(shè)備故障自動檢測[D]. 葉婕.西安科技大學(xué) 2012
[7]基于動態(tài)閾值分割的汽車輪轂缺陷檢測技術(shù)研究[D]. 張俊生.中北大學(xué) 2012
[8]視頻檢測中的相機標(biāo)定方法研究[D]. 岳浩.華中科技大學(xué) 2012
[9]光纖面板透光圖像暗影缺陷的自動檢測[D]. 付冬華.東北石油大學(xué) 2012
[10]一種新型光纖保護套管的開發(fā)[D]. 顧雷軍.復(fù)旦大學(xué) 2012



本文編號：2992959