基于機(jī)器視覺(jué)的鋼球表面質(zhì)量分揀系統(tǒng).pdf

1、本文設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的鋼球自動(dòng)分揀系統(tǒng)，該系統(tǒng)以鋼球表面質(zhì)量為研究對(duì)象，以快速定位鋼球表面缺陷，并準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)鋼球的優(yōu)劣分揀為工作目的。在對(duì)傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行系統(tǒng)研究的基礎(chǔ)上，提出了自適應(yīng)多方向灰度形態(tài)學(xué)圖像邊緣檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的改進(jìn)的邊緣檢測(cè)算法可提高鋼球表面質(zhì)量的檢測(cè)精度，所設(shè)計(jì)的分揀系統(tǒng)具有較高的可靠性，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)鋼球表面質(zhì)量的檢測(cè)。本文主要工作如下：
　　(1)鋼球分揀系統(tǒng)軟、硬件設(shè)計(jì)。通過(guò)Halcon

2、和VS2008混合編程,完成鋼球表面自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)。通過(guò)對(duì)CCD相機(jī)、照明系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，完成硬件部分的選取。
　　(2)鋼球表面圖像預(yù)處理。通過(guò)圖像分割、平滑去噪和圖像二值化等預(yù)處理環(huán)節(jié)，對(duì)CCD相機(jī)采集到的鋼球表面圖像進(jìn)行處理，以便獲取鋼球表面圖像的真實(shí)信息。
　　(3)對(duì)多方向灰度形態(tài)學(xué)圖像邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行研究與改進(jìn)。在對(duì)傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行研究與分析的基礎(chǔ)上，提出多方向灰度形態(tài)學(xué)圖像邊緣檢測(cè)算法。并以灰度圖像和鋼