缺陷圖像測試技術(shù)及應用研究.pdf

1、工業(yè)生產(chǎn)過程中，產(chǎn)品的表面缺陷檢測一直占據(jù)著產(chǎn)品的質(zhì)量檢測的重要地位。由于原材料、制造設(shè)備和加工工藝等多方面的原因，產(chǎn)品表面出現(xiàn)的缺陷不僅影響產(chǎn)品的外觀，而且有可能會降低產(chǎn)品的質(zhì)量。毛片是羽毛球生產(chǎn)的主要原料，毛片上的毛桿的強度是羽毛球耐打強度的決定因素，而毛桿上的劃痕缺陷直接影響毛桿強度的大小。毛桿上的劃痕缺陷不僅會影響美觀，而且會導致毛桿極易折斷，從而影響耐打強度。所以毛桿的劃痕缺陷是影響制造質(zhì)量的一個重要因素。為此，本文以毛片為對

2、象，利用圖像處理技術(shù)實現(xiàn)了毛桿上劃痕缺陷的自動檢測，具有重要的實際意義和經(jīng)濟效益。
　　 毛桿上劃痕缺陷主要表現(xiàn)為劃痕尺寸小、劃痕部位與周圍組織的灰度差不大且極易受毛桿邊緣噪聲的干擾。本文在毛片圖像采集平臺上獲得信息可靠的毛片圖像后，分別采取了小波變換和脊波變換的方法對毛桿劃痕缺陷進行檢測，主要解決了如下問題：
　　 1、根據(jù)毛桿劃痕的特點，得出在正光和側(cè)光兩種光照條件下進行劃痕檢測。選擇合適相機及照明光源，在正光和側(cè)光

3、光照下建立劃痕缺陷檢測平臺，獲取劃痕特征明顯的待測圖像。
　　 2、對毛桿劃痕的特征進行分析，為消除毛桿邊緣對劃痕缺陷產(chǎn)生干擾，選取卷積運算的方法進行圖像預處理，分別采用了小波變換和脊波變換的方法來對劃痕缺陷進行檢測。經(jīng)過變換后的圖像，采用OSTU閾值進行分割，取得較好的效果，得到了適合后續(xù)處理的二值圖像。
　　 3、由于毛桿劃痕缺陷的尺寸特點，為避免產(chǎn)生嚴重的誤判，在多源圖像信息融合的原理和方法上，對正光光照下的毛桿劃

4、痕缺陷圖像和側(cè)光光照下的毛桿劃痕缺陷圖像進行分析研究，并結(jié)合不同圖像缺陷的多項特征來綜合的對劃痕缺陷進行判定。實驗驗證此方法比利用單一缺陷圖像的判斷效果好，進一步減少對劃痕缺陷的誤判。
　　 4、閾值處理后的缺陷圖像中劃痕特征突顯，總結(jié)劃痕特征，提出了毛桿劃痕的判定依據(jù)。通過Matlab軟件實現(xiàn)了上述方法和算法，對毛桿表面劃痕圖像進行了仿真分析和處理。研究多種方法及各項指標對結(jié)果產(chǎn)生的影響，并確定最終方法，取得了較好的效果，具有