基于圖像處理的螺紋表面缺陷檢測技術研究.pdf

1、螺紋廣泛應用于機械、汽車、交通等各大行業(yè)中，是重要的連接、傳動及緊固組件。螺紋表面缺陷直接影響螺紋的性能，導致各種安全隱患。對于表面有缺陷的螺紋，必須及時予以剔除，避免造成無法預料的后果。國內(nèi)對于螺紋的表面缺陷檢測還停留在人工目視檢測階段，不僅耗費大量的人力，而且容易出現(xiàn)誤檢和漏檢，極大地限制了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量的提高。因此，開展此項課題的研究有重大的工程實用價值和社會效益。
　　 在綜合考察和研究分析了國內(nèi)外螺紋表面缺陷檢測方

2、法的基礎上，本文選定基于圖像處理的機器視覺檢測方法作為本課題的研究方法。首先，在深入學習機器視覺的基礎上，確定了工業(yè)相機、光學鏡頭的選型及光源和照明方式，搭建了螺紋表面圖像采集實驗平臺；其次，對表面缺陷檢測中的經(jīng)典算法(離散傅里葉變換、離散余弦變換、離散小波變換、主成分分析)進行了對比研究，研究發(fā)現(xiàn)除了基于離散小波變換的圖像增強方法無法檢測出與螺紋紋理方向平行的缺陷，其他三種方法均能檢測出各種缺陷。由于基于離散余弦變換的圖像增強方法的計

3、算只涉及實數(shù)，其計算速度比其他三種方法快，所以在本文的螺紋缺陷檢測中將采用基于離散余弦變換的圖像增強方法；最后，完成了基于圖像處理的螺紋表面缺陷檢測算法流程的設計與實現(xiàn)。利用離散余弦變換法實現(xiàn)缺陷圖像增強，利用統(tǒng)計過程控制二值化分割方法實現(xiàn)缺陷分割，在分割的后處理中，利用數(shù)學形態(tài)學中的八鄰域區(qū)域標記法抑制小面積區(qū)域，去除二值化圖像中的噪聲，得到最終的缺陷檢測結(jié)果。為了實現(xiàn)檢測算法中參數(shù)的全自動確定，文中給出了圖像增強中高功率閾值k1的自