基于混合特征融合的注塑過程中模具表面異常檢測技術研究.pdf

1、隨著塑料制品的廣泛應用，塑料加工成型技術受到了普遍關注。注塑機是最主要的塑料制品生產設備，但當注塑產品未能正常落下等生產異常情況發(fā)生時，模具很容易損壞，從而嚴重影響生產。傳統(tǒng)的注塑模具異常檢測方法精度或效率不夠，無法滿足實際生產需求?；跈C器視覺的模具異常檢測系統(tǒng)自動化程度高，在實際生產中應用越來越廣泛。另外，注塑機生產過程中總是存在明顯振動，現有的基于機器視覺的注塑模具異常檢測的研究大多沒有考慮系統(tǒng)在振動環(huán)境中的檢測效果，將其直接應用

2、于振動環(huán)境時，異常檢測準確率偏低。本文以提高高振幅環(huán)境下注塑模具異常檢測的準確率為目的，圍繞圖像配準和模具異常檢測相關方面展開研究。
　　第一章分析本文注塑模具異常檢測任務的對象和目標，提出本文檢測任務的難點，并使用圖像配準和模具異常檢測相關技術完成視覺檢測任務，介紹了注塑模具異常檢測的研究意義，分析了圖像配準和注塑模具異常檢測兩方面的研究現狀，最后給出了本文的主要內容組成和組織框架結構。
　　第二章對SIFT描述符點特征提

3、取及SIFT特征的圖像配準方法進行了詳細介紹，提出了利用注塑模具表面圖像配準解決模具生產中存在的振動問題，分析了注塑模具表面圖像的局部特征提取過程，通過分析圖像配準中基于特征的方法，選擇了基于特征點的方法作為注塑模具表面圖像配準的基礎。
　　第三章提出了基于全局特征的圖像配準方法，解決高振幅注塑模具表面圖像局部配準準確率低的問題，完成了全局特征GRGC描述子模型及全局向量GRGC-SIFT的構建，并進一步討論了GRGC-SIFT特

4、征描述符算子中的參數及模具表面圖像基于GRGC-SIFT向量的配準結果。
　　第四章提出基于圖像配準差分的注塑模具異常檢測方法，該方法通過使用透射變換及模板差分進行注塑模具表面圖像異常區(qū)域提取。首先使用八點法計算模板圖像與實時圖像之間的變換矩陣，實時圖像經變換矩陣轉換后與模板圖像作差分處理，差分后的圖像再進行二值化，從而提取模板圖像與實時生產圖像間的差異，最后使用開操作去除噪聲得到最終差異圖像。
　　第五章介紹本文設計的注塑