基于圖像處理技術的醫(yī)用紗布表面缺陷檢測.pdf

1、目前我國的醫(yī)用紗布表面缺陷檢測絕大多數由人工目視進行，人工檢測工作效率低、勞動強度大、檢測精度低。由于檢驗能力不足而導致產品質量下降，影響市場競爭力。針對這一問題，本課題運用數字圖像處理技術，通過研究圖像處理的檢測算法，開發(fā)了基于圖像處理技術的紗布表面缺陷檢測系統(tǒng)，實現(xiàn)了對醫(yī)用紗布表面缺陷的檢測及識別。與人工方法相比較，可最大限度地避免人為因素對檢測結果的影響，實現(xiàn)客觀評價，對提高紗布制造過程的自動化程度具有重要的實踐意義。
　　

2、醫(yī)用紗布缺陷檢測不同于其他材料缺陷檢測，其缺陷特征除了孔洞外，主要存在著缺徑、斷緯等重要缺陷，本課題分析了醫(yī)用紗布表面缺陷檢測系統(tǒng)的基本構成及其工作原理，闡述了系統(tǒng)中的關鍵技術及總體設計，針對該系統(tǒng)表面缺陷檢測具體要達到的基本技術要求，進行了軟硬件設計，重點研究了軟件系統(tǒng)中表面缺陷檢測的算法，并做了大量的試驗，以驗證算法是否可行。
　　為了對醫(yī)用紗布表面缺陷圖像進行檢測識別，首先需要采集圖像信息，然后輸入計算機系統(tǒng)進行預處理，利用

3、圖像預處理技術中的灰度直方圖、直方圖均衡化等技術來增強圖像的對比度，并通過各種濾波技術有效地消除了噪聲對圖像的影響。通過相應的預處理技術處理后的圖像，發(fā)現(xiàn)明顯的提高了圖像的質量，為后續(xù)的醫(yī)用紗布表面缺陷的圖像處理提供了良好的基礎。
　　考慮到醫(yī)用紗布的實際織造過程的工作環(huán)境，可以知道紗布是運動的，運動的圖像在采集圖像信息時難免會遇到模糊的情況，為了去除模糊的紗布圖像，需要對圖像進行復原處理。本課題運用數學形態(tài)學中的灰度形態(tài)學算法對

4、醫(yī)用紗布表面缺陷圖像進行了復原處理，并取得了理想的效果。
　　分析了各種傳統(tǒng)的圖像分割算法，如閾值分割、邊緣檢測等對圖像做二值化處理，結合醫(yī)用紗布自身的結構特點，采用了一種特殊的圖像分割方法即基于數學形態(tài)學的分割技術對圖像進行邊緣檢測及分割，保證了邊緣檢測的連續(xù)性，能夠分割出完整的缺陷目標圖像，從而將醫(yī)用紗布表面的破洞、缺經、斷緯等缺陷分割出來。
　　提取了醫(yī)用紗布表面缺陷圖像的形態(tài)學特征參數，利用缺陷圖像的特征參數對圖像進