基于機(jī)器視覺的預(yù)浸紗缺陷檢測系統(tǒng)的研究.pdf 全文免費(fèi)在線閱讀
本文關(guān)鍵詞:基于機(jī)器視覺的預(yù)浸紗缺陷檢測系統(tǒng)的研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
網(wǎng)友Alphago近日為您收集整理了關(guān)于基于機(jī)器視覺的預(yù)浸紗缺陷檢測系統(tǒng)的研究的文檔,,希望對您的工作和學(xué)習(xí)有所幫助。以下是文檔介紹:中圖分類號(hào):TB332論文編號(hào):102870615-S072學(xué)科分類號(hào):080503碩士學(xué)位論文基于機(jī)器視覺的預(yù)浸紗缺陷檢測系統(tǒng)的研究研究生姓名倪金輝學(xué)科、專業(yè)材料加工工程研究方向復(fù)合材料自動(dòng)化成型技術(shù)指導(dǎo)教師肖軍教授南京航空航天大學(xué)研究生院材料科學(xué)與技術(shù)學(xué)院二О一五年三月Nanjing University of Aeronautics and AstronauticsThe Graduate SchoolCollege of Materials Science and TechnologyDefect Detection System for Prepreg Based on Machine VisionA Thesis inMaterials Processing EngineeringByNiJinhuiAdvised byProf. Xiao JunSubmitted in Partial Fulfillmentof the Requirementsfor the Degree ofMaster of EngineeringMarch, 2015承諾書本人聲明所呈交的碩士學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外,論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果,也不包含為獲得南京航空航天大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。本人授權(quán)南京航空航天大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索,可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本承諾書)作者簽名:日期:南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文I摘要為保證自動(dòng)鋪絲成型構(gòu)件的性能,實(shí)現(xiàn)對預(yù)浸紗質(zhì)量的高效檢測,本文基于機(jī)器視覺檢測技術(shù)設(shè)計(jì)了預(yù)浸紗缺陷檢測系統(tǒng),并針對預(yù)浸紗圖像自動(dòng)聚焦、圖像采集、預(yù)處理、預(yù)浸紗缺陷識(shí)別等技術(shù)進(jìn)行了相關(guān)研究。本文主要工作包括:(1)根據(jù)機(jī)器視覺檢測的工作原理,搭建了預(yù)浸紗缺陷檢測系統(tǒng)的硬件平臺(tái)。通過對不同光照強(qiáng)度下圖像質(zhì)量的研究,設(shè)定了照明系統(tǒng)的光照強(qiáng)度標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí),為獲得清晰的預(yù)浸紗圖像,搭建了自動(dòng)聚焦硬件平臺(tái)以實(shí)現(xiàn)在較小景深下的自動(dòng)聚焦功能。(2)針對小景深鏡頭手動(dòng)聚焦困難的問題,本文對自動(dòng)聚焦技術(shù)進(jìn)行了研究。設(shè)計(jì)了聚焦函數(shù)的定量評價(jià)指標(biāo),并依此選定符合要求的聚焦函數(shù)。通過函數(shù)擬合的方式建立了聚焦函數(shù)值與鏡頭坐標(biāo)位置之間的數(shù)學(xué)關(guān)系,并根據(jù)該數(shù)學(xué)關(guān)系,采用定位法的聚焦策略,實(shí)現(xiàn)了快速定位聚焦,獲得了清晰的預(yù)浸紗圖像。(3)D相機(jī)采集到的預(yù)浸紗圖像存在運(yùn)動(dòng)模糊和信噪比低等問題,將圖像預(yù)處理劃分為圖像復(fù)原和降噪兩大功能。對比逆濾波法和維納濾波法對含運(yùn)動(dòng)模糊的預(yù)浸紗圖像的復(fù)原效果,決定采用維納濾波法復(fù)原圖像。之后,針對多種濾波器的降噪性能進(jìn)行研究,根據(jù)不同類型的噪聲采用對應(yīng)濾波法進(jìn)行降噪處理,提高了圖像的信噪比,為后續(xù)檢測提供高質(zhì)量圖像。(4)預(yù)浸紗缺陷主要由其邊緣直線這一幾何特征進(jìn)行表征,因此本文在圖像預(yù)處理的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步研究了結(jié)合自動(dòng)閾值的Canny邊緣檢測算法的預(yù)浸紗邊緣定位效果。采用自行設(shè)計(jì)的基于直線擬合的預(yù)浸紗邊緣直線檢測算法進(jìn)行邊緣直線檢測,并通過引入帶權(quán)重系數(shù)的直線擬合方法,剔除偽邊緣點(diǎn)對檢測精度的干擾,將預(yù)浸紗邊緣從圖像空間轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本算法和標(biāo)準(zhǔn)Hough變換具有相同的檢測精度,并且運(yùn)算速度提高了十倍左右。最后根據(jù)該方法檢測的直線,設(shè)定三個(gè)特征參數(shù)定量的描述預(yù)浸紗的缺陷特征。(5)本文通過計(jì)算機(jī)編程語言,設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺的預(yù)浸紗缺陷檢測系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對預(yù)浸紗圖像自動(dòng)聚焦、圖像采集、預(yù)處理、分析識(shí)別等功能。關(guān)鍵詞:自動(dòng)鋪絲,預(yù)浸紗缺陷,視覺檢測,自動(dòng)聚焦,邊緣檢測,直線檢測基于機(jī)器視覺的預(yù)浸紗缺陷檢測系統(tǒng)的研究IIABSTRACTIn order to ensure the performanceof the forming componentsand detectthe quality of the prepreg effectively,thispaper has designed the prepreg defect detection system based on the machine vision technology, carried on the related research on automatic focusing, image acquisition, preprocessing of prepreg image and prepreg defect recognition technology.The main works of this paper are as follows:Firstof all,based on the work processing of the machine vision detection, the platform of theprepreg defect detection systemhas been built.According to the study of image qualityin different light intensity, the optimum light intensity standardhas beenset. In order to obtain a clear image of prepreg, an automatic focusing platform to realize automatic focusing function under a small depth of fieldhas been set up. Secondly, aiming at the problem that the lens which has small depth of field is difficult to focused, this paper has studied the automatic focusing technology of the prepreg image. Thequantitative evaluation index of focusing functions has been set and an appropriate focusing function based on this indexhas been chosen. The mathematical relationship between the focus function value and the coordinate position of the camerahas been established by function
12>
播放器加載中,請稍候...
系統(tǒng)無法檢測到您的Adobe Flash Player版本
建議您在線安裝最新版本的Flash Player 在線安裝
本文關(guān)鍵詞:基于機(jī)器視覺的預(yù)浸紗缺陷檢測系統(tǒng)的研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
本文編號(hào):169088
本文鏈接:http://sikaile.net/shoufeilunwen/xixikjs/169088.html