X射線檢測(cè)技術(shù)是對(duì)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷無(wú)損檢測(cè)的常用方法之一,在對(duì)航空航天、軍用火工品、民用汽車高鐵和電力設(shè)備等行業(yè)相關(guān)產(chǎn)品的缺陷檢測(cè)領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。隨著工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的快速發(fā)展,對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的要求日益提高,尤其在一些大批量精密機(jī)電類產(chǎn)品行業(yè)提出了對(duì)產(chǎn)品的快速準(zhǔn)確的全檢需求,如何提高檢測(cè)效率,降低檢測(cè)成本,仍然是當(dāng)前困擾行業(yè)內(nèi)的難題。在產(chǎn)品檢測(cè)過(guò)程中,難以避免的產(chǎn)品或檢測(cè)工作臺(tái)傾斜會(huì)造成識(shí)別的錯(cuò)位匹配進(jìn)而影響識(shí)別準(zhǔn)確率;實(shí)際檢測(cè)時(shí)在多個(gè)方位下的成像與識(shí)別會(huì)影響檢測(cè)的實(shí)時(shí)性。針對(duì)產(chǎn)品或工作臺(tái)傾斜,本文在分析成像系統(tǒng)的幾何映射特性基礎(chǔ)上,采用Hough變換提取圖像中特征直線完成了對(duì)產(chǎn)品當(dāng)前狀態(tài)下水平與垂直傾斜的測(cè)量及快速校正,通過(guò)可見(jiàn)光模擬實(shí)驗(yàn)對(duì)提出的方法進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。針對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)冗余量過(guò)大導(dǎo)致檢測(cè)時(shí)長(zhǎng)增加的問(wèn)題,本文根據(jù)結(jié)構(gòu)體產(chǎn)品的特點(diǎn),提出一種基于檢測(cè)區(qū)域的快速檢測(cè)算法。根據(jù)先驗(yàn)知識(shí),選擇產(chǎn)品中具有明顯特征且不會(huì)出錯(cuò)的結(jié)構(gòu)作為產(chǎn)品成像后的周向位置特征識(shí)別區(qū)域,提取該區(qū)域下特征向量,從周向位置特征庫(kù)中尋找當(dāng)前成像方位角。確定產(chǎn)品成像方位角后,分割該方位角下所有待檢測(cè)子目標(biāo)區(qū)域圖像,提取各子目標(biāo)區(qū)... 

【文章來(lái)源】：中北大學(xué)山西省

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景、目的及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)
        1.2.2 X射線檢測(cè)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.3 X射線檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容與論文結(jié)構(gòu)安排
2 基于機(jī)器視覺(jué)的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)
    2.1 可見(jiàn)光檢測(cè)系統(tǒng)
    2.2 X射線檢測(cè)系統(tǒng)
        2.2.1 X射線檢測(cè)原理
        2.2.2 X射線自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)
        2.2.3 檢測(cè)系統(tǒng)總體流程
    2.3 兩種成像檢測(cè)系統(tǒng)異同點(diǎn)
    2.4 本章小結(jié)
3 圖像預(yù)處理及其傾斜校正算法研究
    3.1 圖像預(yù)處理
        3.1.1 圖像降噪
        3.1.2 圖像增強(qiáng)
        3.1.3 圖像二值化
    3.2 圖像傾斜校正原理
        3.2.1 傾斜圖像檢測(cè)誤差分析
        3.2.2 成像系統(tǒng)模型建立
        3.2.3 水平傾斜角測(cè)量
        3.2.4 垂直傾斜角測(cè)量
        3.2.5 灰度重建
    3.3 圖像傾斜測(cè)量算法實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)裝置及方法
        3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.4 本章小結(jié)
4 基于特征提取的缺陷檢測(cè)
    4.1 基于圖像位置特征的目標(biāo)分割
        4.1.1 圖像位置特征提取
        4.1.2 目標(biāo)區(qū)域分割
    4.2 目標(biāo)區(qū)域特征提取
    4.3 基于可見(jiàn)光圖像的缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        4.3.1 最佳匹配位置確定
        4.3.2 基于漢明距離的特征向量匹配
        4.3.3 缺陷檢測(cè)
    4.4 本章小結(jié)
5基于X射線圖像的產(chǎn)品內(nèi)部缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)
    5.1 構(gòu)件成像方位角判定
    5.2 最優(yōu)匹配區(qū)域
        5.2.1 目標(biāo)區(qū)域特征提取及匹配
        5.2.2 最優(yōu)檢測(cè)區(qū)間
    5.3 產(chǎn)品檢測(cè)
    5.4 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 研究工作總結(jié)
    6.2 研究中的不足及工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及所取得的研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]基于X射線檢測(cè)圖像的電力金具三維重建方法研究[D]. 尹濤.華北電力大學(xué) 2019
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[6]鋼制管道缺陷X射線數(shù)字成像檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 張佳祥.浙江工業(yè)大學(xué) 2017
[7]產(chǎn)品快速自動(dòng)識(shí)別的變步長(zhǎng)采樣機(jī)制研究[D]. 趙靜.中北大學(xué) 2015
[8]基于機(jī)器視覺(jué)的沖壓件缺陷檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 黃柳倩.廣東工業(yè)大學(xué) 2012
[9]X射線膠片照相與數(shù)字成像的比對(duì)研究[D]. 王曉飛.中北大學(xué) 2012
[10]基于DSP的嵌入式視頻處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 李鵬.大連海事大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3009925