基于機(jī)器視覺的磁環(huán)尺寸及表面缺陷檢測系統(tǒng)研究與開發(fā).pdf

1、為了滿足高效率、高精度和智能化的要求，作為非接觸式檢測手段之一，以數(shù)字圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ)的視覺檢測技術(shù)正越來越多的應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域?；诖吮尘?，本文對磁環(huán)尺寸及表面缺陷檢測方法進(jìn)行了研究，提出了一套基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的磁環(huán)尺寸及表面缺陷檢測算法并將其應(yīng)用于磁環(huán)在線檢測系統(tǒng)中。
　　根據(jù)檢測要求和生產(chǎn)環(huán)境，設(shè)計(jì)了一套磁環(huán)缺陷在線檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括機(jī)械部分、視覺部分、控制部分和應(yīng)用軟件。機(jī)械部分完成上料、傳送、翻轉(zhuǎn)等任務(wù);

2、視覺部分完成原始圖片的采集;控制部分接收分撿信號剔除次品磁環(huán);應(yīng)用軟件負(fù)責(zé)對原始圖像進(jìn)行處理和識別并向控制部分發(fā)送分撿指令。
　　首先對采集的磁環(huán)圖像，研究了空域?yàn)V波、形態(tài)學(xué)處理、閾值分割等預(yù)處理方法。對常用的空域?yàn)V波方法進(jìn)行了對比，采用中值濾波對原始圖像進(jìn)行處理?；诙祷托螒B(tài)學(xué)輪廓提取算法提取磁環(huán)的輪廓序列，采用最小旋轉(zhuǎn)矩形和一種新的Hough橢圓擬合算法分別擬合磁環(huán)的側(cè)面輪廓和正面輪廓，在對相機(jī)標(biāo)定的基礎(chǔ)上，通過擬合幾何圖

3、形可測量磁環(huán)尺寸?；跀M合橢圓尺寸信息采用區(qū)域掩膜法提取出磁環(huán)前景區(qū)域。將前景圖像做次峰灰度級到背景灰度級的映射，在此基礎(chǔ)上，用多種自適應(yīng)閾值分割方法對磁環(huán)缺陷進(jìn)行閾值分割并做了比較。
　　針對磁環(huán)表面紋理對缺陷分割造成干擾的問題，本文提出了基于小波分析紋理弱化和自適應(yīng)Canny的邊緣分割方法。利用小波變換的多尺度分析思想，對磁環(huán)圖像進(jìn)行小波變換并提取近似系數(shù);在研究磁環(huán)表面的基于灰度共生矩陣和基于灰度直方圖的統(tǒng)計(jì)特征時(shí)發(fā)現(xiàn)，磁環(huán)

4、表面的平均紋理熵值和Canny算子參數(shù)間存在一定的函數(shù)關(guān)系，通過此函數(shù)關(guān)系自適應(yīng)確定Canny算子的高低閾值;在小波域中對圖像近似部分作邊緣檢測，檢出磁環(huán)和缺陷的邊緣，對邊緣作一定的形態(tài)學(xué)和修邊處理，并和上述經(jīng)形態(tài)學(xué)處理過的輪廓作異或運(yùn)算得到磁環(huán)缺陷邊緣，對上述缺陷邊緣判斷閉合并填充即可得到磁環(huán)的缺陷區(qū)域。不同光照下的實(shí)驗(yàn)表明本文算法光照魯棒性較強(qiáng)，檢測率實(shí)驗(yàn)表明，缺陷綜合正檢率達(dá)94.7％。
　　基于VS2013開發(fā)環(huán)境，在Sa