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文檔簡介
1、預(yù)涂鋼板作為一種重要的原料,被廣泛地使用在家電、裝潢、汽車等各個工業(yè)領(lǐng)域。黑點(diǎn)作為預(yù)涂鋼板表面最常見的缺陷之一,不僅影響著成品的表面質(zhì)量,甚至有可能對沖壓模具的表面造成損傷。如何將黑點(diǎn)的危害降到最低,即是預(yù)涂鋼板生產(chǎn)企業(yè)的質(zhì)量部門所面臨的問題,同時也是預(yù)涂鋼板采購企業(yè)的進(jìn)貨檢驗(yàn)部門所關(guān)切的焦點(diǎn)。目前比較通用的預(yù)涂鋼板檢測的工藝依然是以肉眼檢查為主,檢測效率低下,識別精度和可靠性都很難保證。本文以圖像識別技術(shù)為基礎(chǔ),對預(yù)涂鋼板的自動化檢測
2、進(jìn)行了一些探索和嘗試。
論文以黑點(diǎn)肉眼識別的工藝標(biāo)準(zhǔn)為出發(fā)點(diǎn),從設(shè)備的原理和結(jié)構(gòu)兩個方面設(shè)計(jì)并構(gòu)架了黑點(diǎn)自動檢測設(shè)備。對設(shè)備的運(yùn)料、圖像識別前處理、圖像識別、樣品分揀、控制與人機(jī)交互這五大系統(tǒng)的原理和實(shí)現(xiàn)方式提出了具體的方案。著重對圖片的識別過程進(jìn)行探索。在圖像預(yù)處理階段,利用灰度化降低圖片的數(shù)據(jù)量,優(yōu)化識別算法。通過中值濾波去除圖像中的噪點(diǎn)。利用灰度變換擴(kuò)大圖像的對比度,使得黑點(diǎn)在預(yù)涂鋼板表面的背景中更加鮮明。最后使用二
3、值化的方法將黑點(diǎn)圖像從鋼板表面分割出來。
在圖像匹配和識別的過程中,結(jié)合圖像處理結(jié)果和肉眼檢測經(jīng)驗(yàn),選擇黑點(diǎn)灰度值、面積和圓形度三個特征量作為判斷的依據(jù)。利用Matlab編寫程序以實(shí)現(xiàn)特征量的提取。通過對已知樣本的學(xué)習(xí),確定特征量的闕值。
根據(jù)肉眼識別經(jīng)驗(yàn)得知,污漬有可能成為黑點(diǎn)自動識別過程中最主要的干擾因素。于是選擇了若干污漬樣本進(jìn)行特征值的提取。分析這些特征值,找到了區(qū)分污漬和黑點(diǎn)的關(guān)鍵特征量“圓形度”。
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