本文關(guān)鍵詞：基于機器視覺的USB插頭表面缺陷檢測技術(shù)研究　出處：《中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院光電技術(shù)研究所)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 機器視覺 表面缺陷 滯后閾值 Gabor濾波 SVM

【摘要】：在科技迅速發(fā)展的今天,自動化生產(chǎn)在某些領(lǐng)域已經(jīng)逐漸發(fā)展成熟,自動化流水線大大增加了產(chǎn)品的生產(chǎn)效率,減少了人工成本。但是,對于USB插頭表面缺陷的檢測,由于檢測過程復(fù)雜缺陷識別難度高,依然依賴人工檢測。人工檢測的缺點是主觀性強、成本高、易產(chǎn)生視覺疲勞影響檢測效率與準確率,并且高強度、高難度的缺陷檢測很容易造成人眼疾病。因此,有必要研究一種高效客觀的檢測方法以適應(yīng)USB表面缺陷檢測的自動化、高效率、高精度的需求。本論文在充分調(diào)研國內(nèi)外表面缺陷檢測方法的基礎(chǔ)上提出了一種基于機器視覺的USB插頭表面缺陷檢測方法,設(shè)計了USB插頭機器視覺檢測系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)、設(shè)計了適合USB表面缺陷檢測的光源、提出了一種改進的滯后閾值算法、研究了缺陷分類算法、搭建了一套USB插頭表面缺陷檢測裝置并進行了實驗驗證。本論文主要工作內(nèi)容如下:1.介紹了課題的背景、意義及預(yù)期目標。調(diào)研了常用的表面缺陷檢測方法,磁粉檢測法、滲透檢測法、渦流檢測法、超聲檢測法,通過比較不同方法間的優(yōu)缺點以及使用范圍,最終選擇了基于機器視覺檢測法作為本課題的檢測方法。2.設(shè)計了USB插頭機器視覺檢測系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)。研究了基于機器視覺的表面缺陷檢測方法的原理,并根據(jù)系統(tǒng)需求對相機和鏡頭進行選型,并通過理論驗證選型的可行性。調(diào)研了常用的圖像處理軟件和優(yōu)缺點,最終選擇HALCON作為本課題的處理軟件。3.設(shè)計了適合USB表面缺陷檢測的光源。介紹了機器視覺系統(tǒng)的常用照明方式和常用光源,對現(xiàn)有的同軸光源進行了改進,提高了光源的照明均勻性,設(shè)計了改進的同軸光源正向直射照明和環(huán)形光源正向直射照明兩種照明方案。通過實驗驗證,同軸光源照明不適合有角度的劃痕采集;環(huán)形光源對USB表面缺陷照明有較好的對比度,本課題最終選用環(huán)形光源正向直射照明的方式對系統(tǒng)照明。4.提出了一種改進的滯后閾值算法。該算法能夠?qū)Σ煌娜毕輬D像自動選擇合適的閾值。驗證了劃痕缺陷的空間和頻率特性,以此提出了一種基于Gabor濾波的劃痕缺陷檢測方法,該方法能夠有效的抑制USB插頭的復(fù)雜背景噪聲,對劃痕缺陷靈敏度高。通過大批量USB樣本驗證,面缺陷提取的準確率為95%且誤檢率為1%,劃痕提取的準確率為92%且誤檢率為4%,達到預(yù)期目標。5.研究了缺陷分類算法。介紹了常見的缺陷分類模型以及相應(yīng)模型中常用的分類算法,詳細介紹了SVM的分類原理,分析了孔洞、劃痕、擦傷缺陷的不同幾何特性,通過面積、圓度和灰度均值特性對缺陷SVM分類。通過大批量USB樣本驗證,該方法的分類準確率高達96%,達到預(yù)期目標。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院光電技術(shù)研究所)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP334.7

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