本文選題：磁環(huán) + 圖像預(yù)處理��； 參考：《浙江理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：我國是磁性材料制造生產(chǎn)大國,磁材生產(chǎn)企業(yè)眾多。目前,大多數(shù)磁材生產(chǎn)企業(yè)仍采用傳統(tǒng)的人工對磁材進行尺寸測量與缺陷檢測。隨著我國產(chǎn)業(yè)制造的不斷轉(zhuǎn)型升級,企業(yè)對產(chǎn)品的質(zhì)量、精度以及可靠度的要求越來越高,傳統(tǒng)的基于人工測量與缺陷檢測越來越不能滿足對磁環(huán)產(chǎn)品精準度以及檢測速度的要求。雖然超聲波、電渦流等無損技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到產(chǎn)品的缺陷檢測,但其技術(shù)成本高,檢測速度慢。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,利用機器視覺對產(chǎn)品進行測量與檢測成為可能,此外,利用機器視覺對磁環(huán)進行尺寸測量與缺陷測具有速度快,精度高等特點�；谏鲜霭l(fā)展背景,本文對利用機器視覺對磁環(huán)進行尺寸測量及表面缺陷檢測作了相關(guān)研究。本文分析了磁環(huán)表面缺陷檢測研究現(xiàn)狀,提出了本課題的關(guān)鍵技術(shù)點。根據(jù)廠家及課題組的要求制定了相關(guān)技術(shù)指標(biāo),并根據(jù)要求對磁環(huán)缺陷檢測算法進行了設(shè)計,具體如下所示:圖像預(yù)處理算法設(shè)計:通過相機獲取的磁環(huán)初始圖像灰度不均、含有噪聲等干擾因素,因此在進行檢測前必須要對圖像實施預(yù)處理以降低干擾因素的影響。本文首先利用分段線性灰度變換對磁環(huán)圖像進行灰度處理。然后,利用本文改進的中值濾波對磁環(huán)圖像實施降噪處理。最后,為了分離磁環(huán)的背景,提取有效區(qū)域,本文分別介紹了基于閾值分割和基于邊緣檢測的分割算法。磁環(huán)尺寸測量算法設(shè)計:本文首先利用OTSU閾值對磁環(huán)表面和側(cè)面圖像實施分割,獲得磁環(huán)二值圖像。針對磁環(huán)內(nèi)外徑尺寸測量,本文利用霍夫圓檢測、三點法、最小二乘法分別對磁環(huán)表面二值圖像的內(nèi)外輪廓進行擬合求出磁環(huán)的內(nèi)外徑尺寸。最后,通過對測量結(jié)果及算法運行時間的對比,選擇了最小二乘法擬合磁環(huán)內(nèi)外輪廓局部點來測量磁環(huán)內(nèi)外徑尺寸。針對磁環(huán)側(cè)面高度尺寸的測量,本文通過在磁環(huán)側(cè)面二值圖像中截取已知寬度的區(qū)域,統(tǒng)計該區(qū)域磁環(huán)輪廓區(qū)域的像素面積,利用面積除以寬度即可得到磁環(huán)側(cè)面平均高度的尺寸。磁環(huán)表面缺陷檢測算法設(shè)計:針對磁環(huán)表面圖像紋理復(fù)雜、缺陷種類多、受光不均勻特點,本文提出了兩種磁環(huán)表面缺陷檢測算法分別如下所示:(1)通過分析磁環(huán)表面圖像中不同缺陷區(qū)域與正常區(qū)域的灰度值差別,將磁環(huán)表面缺陷劃分為兩類;第一類為缺陷灰度值與正常區(qū)域差別大,易分割。第二類為缺陷灰度值與正常區(qū)域灰度值差別小,不易分割。針對第一類磁環(huán)缺陷,首先,利用OTSU閾值對磁環(huán)圖像實施分割。然后,根據(jù)測量的磁環(huán)內(nèi)外徑尺寸以及圓心構(gòu)造磁環(huán)掩模圖像,最后利用掩模圖像運算提取缺陷。針對第二類磁環(huán)缺陷,首先,利用磁環(huán)OTSU分割圖像與原圖像進行“與”運算,屏蔽磁環(huán)背景區(qū)域。然后,利用Canny邊緣檢測算子提取磁環(huán)表面缺陷邊緣信息。最后,通過掩模圖像運算屏蔽磁環(huán)表面紋理區(qū)域和磁環(huán)內(nèi)外輪廓邊緣形成的干擾信息,提取磁環(huán)表面缺陷。本文最后,在不同的光照、規(guī)格、缺陷類型等方面,利用開發(fā)的樣機進行了大量的在線實驗。實驗結(jié)果表明,本文缺陷提取算法穩(wěn)定性好,魯棒性強,能夠準確、快速地提取出磁環(huán)表面圖像各區(qū)域的缺陷,表面缺陷檢測的準確率為95.3%。(2)提出了一種基于改進自適應(yīng)Canny算法和掩模技術(shù)的磁環(huán)表面缺陷提取方法。首先,在分析磁環(huán)表面圖像中不同區(qū)域灰度特征和梯度特征的基礎(chǔ)上,通過擬合磁環(huán)內(nèi)外輪廓構(gòu)造掩模圖像,以便屏蔽磁環(huán)背景區(qū)域的干擾;其次,提出基于8鄰域各向異性濾波改進的自適應(yīng)Canny邊緣檢測算法,抑制磁環(huán)表面紋理的干擾;進而,利用圖像數(shù)字形態(tài)學(xué)增強邊緣連通域,并利用構(gòu)造的掩模圖像提取磁環(huán)表面缺陷;最后,利用開發(fā)的樣機進行了大量的在線實驗。實驗結(jié)果表明,本文缺陷提取算法穩(wěn)定性好,魯棒性強,能夠準確、快速地提取出磁環(huán)表面圖像各區(qū)域的缺陷,表面缺陷檢測的準確率為97.3%。
[Abstract]:This paper deals with the measurement of magnetic ring surface defects and the detection speed of magnetic rings by using machine vision . In order to separate the background of magnetic ring and the detection speed , it is necessary to use machine vision to measure and detect magnetic ring image . Firstly , the defects of the surface defects of the magnetic ring are extracted by fitting the inner and outer contour of the magnetic ring . The results show that the defect extraction algorithm has good stability and strong robustness .
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;O482.54

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本文編號：1932850