基于機(jī)器視覺的磁性零件缺陷檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、近年來(lái)，機(jī)器視覺(Machine Vision)技術(shù)因其良好的性能得到了快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用。機(jī)器視覺具有非接觸、高精度、實(shí)時(shí)、在線等諸多優(yōu)點(diǎn)，在工業(yè)自動(dòng)化、醫(yī)學(xué)、智能交通等諸多領(lǐng)域中具有良好的應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展前景。本系統(tǒng)針對(duì)電感中使用的一種工字型磁性零件，檢測(cè)其尺寸與缺損狀況。在對(duì)課題研究背景和國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行分析以及大量研讀參考文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了深入的研究，給出了具體的解決方案。所取得的主要研究成果有：
　　

2、1.對(duì)機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析研究。針對(duì)工程實(shí)際中對(duì)檢測(cè)速度和精度的要求，深入研究了系統(tǒng)硬件模塊的照明技術(shù)、攝像機(jī)技術(shù)以及鏡頭技術(shù)，確定了“MV-VD200SM/SC型相機(jī)+AFT-ZML0912型鏡頭+AFT-RL12068 R型環(huán)形光源”的硬件方案。采用多傳感器進(jìn)行視覺測(cè)量，將3個(gè)相機(jī)拍攝到的圖像用多線程進(jìn)行處理。
　　2.對(duì)數(shù)字圖像開發(fā)工具進(jìn)行了研究。通過(guò)與Matlab處理圖像的效果和算法運(yùn)行速度進(jìn)行比對(duì)，確定了以開源

3、、跨平臺(tái)的計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)OpenCV，配合Microsoft Visual Studio2010作為編譯環(huán)境，采用C++語(yǔ)言進(jìn)行項(xiàng)目開發(fā)。
　　3.對(duì)數(shù)字圖像處理算法進(jìn)行了深入的研究。包括圖像的預(yù)處理過(guò)程、圖像濾波與增強(qiáng)、邊緣檢測(cè)算子、Hough變換進(jìn)行直線檢測(cè)等。對(duì)于缺陷較大的零件，可以通過(guò)周長(zhǎng)和面積比較容易地判別出來(lái)，本文的難點(diǎn)在于對(duì)于較小缺陷零件的檢測(cè)。進(jìn)行圓檢測(cè)時(shí)，由于 Hough變換要求的條件過(guò)于理想化，此時(shí)在與多邊形擬合