基于圖像處理的微小元件端面裂紋及缺陷檢測算法的研究.pdf

1、類陶瓷體元件在生產(chǎn)過程中，由于生產(chǎn)環(huán)境及生產(chǎn)工藝的限制，導(dǎo)致所生產(chǎn)的元件中會有部分元件表面出現(xiàn)裂紋或缺陷，即不合格產(chǎn)品。如果不能對表面存在裂紋或缺陷的元件進(jìn)行及時剔除，在后續(xù)元件使用的過程中就會存在一定的安全隱患。為了完成對不合格產(chǎn)品的剔除，排除安全隱患，目前大都采用人工目測的方法來對元件進(jìn)行外觀檢測。但人工目測具有主觀性強(qiáng)、效率低、勞動成本高等缺點(diǎn)，因此當(dāng)前迫切地需要一種高效的檢測方法來代替人去完成類陶瓷體元件表面的外觀完整性檢測。<

2、br>　　近年來，數(shù)字圖像處理技術(shù)快速發(fā)展，基于圖像處理的自動檢測技術(shù)憑借其非接觸、高精度、速度快的優(yōu)點(diǎn)在許多領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。本文利用圖像處理技術(shù)，針對微小類陶瓷體元件，對元件端面裂紋檢測方法及缺陷檢測方法進(jìn)行了深入研究。本文所研究的主要工作內(nèi)容如下:
　　(1)搭建了微小類陶瓷體元件端面裂紋圖像采集系統(tǒng)。利用低角度環(huán)形光作為照明光源對元件端面圖像進(jìn)行拍攝，將所采集的圖像作為裂紋檢測的原圖像進(jìn)行處理。
　　(2)搭建了

3、基于雙結(jié)構(gòu)光的類陶瓷體元件端面缺陷圖像采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用雙條紋結(jié)構(gòu)光左右打光的照明方式來對元件端面圖像進(jìn)行拍攝。在采集得到的圖像中，缺陷部分結(jié)構(gòu)光條紋的走向有明顯的改變，該特征為后續(xù)元件端面缺陷的檢測提供了依據(jù)。
　　(3)本文針對微小類陶瓷體元件端面裂紋較細(xì)且灰度值不均勻的特征提出了一種新的裂紋檢測算法。該算法主要分為三個步驟:首先，采用基于雙邊濾波和局部灰度差處理的雙重閾值法來獲取候選裂紋，由于裂紋區(qū)域灰度值不連續(xù)，對于同一

4、條裂紋不能夠進(jìn)行完整的提取，只能得到一些裂紋片段;之后，根據(jù)裂紋片段的接近度和連續(xù)性特征通過張量投票得到完整裂紋的顯著性圖譜及裂紋曲線;最后，通過該裂紋曲線與之前提取出的候選裂紋片段相結(jié)合，對屬于同一條裂紋的裂紋片段進(jìn)行連接并去除非裂紋區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出算法與根據(jù)裂紋片段首尾位置進(jìn)行連接的方法相比具有更好的性能評價。
　　(4)針對圖像中缺陷區(qū)域結(jié)構(gòu)光條紋走向改變的特點(diǎn)，本文提出了使用自身擬合的模板線對圖像中條紋偏離點(diǎn)進(jìn)行