電連接器殼體零件表面粗糙度視覺檢測方法研究.pdf

1、電連接器組件是航空航天、工業(yè)、精密機械乃至家用電器領域的控制與驅動系統(tǒng)中的重要基礎元器件。電連接器殼體表面粗糙度是否合格嚴重影響了其密封性和耐腐蝕性，進而影響電連接器組件質量。為了實現(xiàn)表面粗糙度高效率高精度檢測，本文以電連接器殼體為對象，基于機器視覺研究提出一種電連接器殼體表面粗糙度的視覺檢測方法。該方法對比人工檢測有更高的檢測效率和精度，且本文方法的提出對以后類似樣品的表面粗糙度檢測提供了依據(jù)。
　　本文依照圖像采集、特征參數(shù)提

2、取、關系模型建立和表面粗糙度檢測實驗的過程，對各關鍵技術做了深入理論研究與實驗分析。本文的主要研究內容如下：
　　1.高質量圖像的獲取。以獲取高質量圖像為目標對光源和照明系統(tǒng)、視覺參數(shù)進行分析，研究提出了基于單面陣CCD的電連接器殼體表面缺陷檢測方法。
　　2.紋理缺陷檢測及分割。由于電連接器殼體表面缺陷極大地影響了表面粗糙度檢測，本文提出在表面粗糙度特征參數(shù)前進行殼體表面缺陷檢測。首先根據(jù)缺陷檢測目標區(qū)域和背景區(qū)域的特點對

3、缺陷圖像進行分類，并根據(jù)電連接器殼體表面缺陷所屬類別，研究提出了基于小波分析的紋理缺陷檢測方法。
　　3.表面粗糙度特征參數(shù)提取。研究表征表面粗糙度的兩種理論：灰度共生矩陣和分形理論，及其特征參數(shù)提取方法。對灰度共生矩陣三個構造因子：灰度量化等級、生成方向、生成步長做了具體分析，并確定其取值。
　　4.表面粗糙度關系模型建立。對表征表面粗糙度的14個特征參數(shù)各自進行最小二乘法直線擬合，擇優(yōu)選擇擬合優(yōu)度最大的方差和參數(shù)建立表面