基于機器視覺的表面缺陷檢測系統(tǒng)的算法研究及軟件設(shè)計.pdf

1、為了不斷提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率,金屬工件表面缺陷在線自動檢測技術(shù)在生產(chǎn)過程中顯得日益重要.本論文針對金屬工件表面的多種缺陷,設(shè)計了一套能夠?qū)崿F(xiàn)對金屬工件表面缺陷進(jìn)行實時在線、無損傷的自動檢測系統(tǒng). 該系統(tǒng)采用黑白面陣CCD和多通道圖像采集卡作為圖像采集部分,提高了檢測系統(tǒng)的速度并降低了對CCD的性能要求,使系統(tǒng)在現(xiàn)有的條件下比較容易實現(xiàn)實時在線檢測；采用自動選取圖像分割閾值,根據(jù)實際應(yīng)用的閾值把工件信息從圖像中提取出來并掃描工件

2、在圖像中的位置、尺寸信息,實現(xiàn)了系統(tǒng)的自動測量； 根據(jù)掃描得到的工件信息去除掉工件邊緣的光圈,利用自動選取的閾值對金屬工件表面的圖像進(jìn)行二值化分割,從而實現(xiàn)各種缺陷的自動提取,為缺陷類型的識別打下基礎(chǔ). 系統(tǒng)以計算機視覺理論為檢測原理,在現(xiàn)有技術(shù)基礎(chǔ)上,借助誤差理論,以模塊化為設(shè)計思想,通過了大量的實驗和圖像算法仿真,以現(xiàn)有的圖像處理理論為基礎(chǔ),設(shè)計了適合本產(chǎn)品表面缺陷檢測的算法,具體工作如下: 1、研究圖像的采

3、集與計算機內(nèi)部圖像存儲方法,為本系統(tǒng)分配計算機內(nèi)存,將圖像采集卡采集的兩路面陣CCD數(shù)據(jù)保存到計算機內(nèi)存,并去掉圖像噪聲為下一步圖像處理做準(zhǔn)備. 2、設(shè)計了圖像分割所需要的不同閾值的獲取算法,利用自動選取的閾值對工件圖像進(jìn)行二值化分割,實現(xiàn)了各種缺陷的自動化提取. 3、根據(jù)表面缺陷特點,對圖像平滑、邊緣增強、區(qū)域分割和膨脹細(xì)化等有效的處理算法進(jìn)行了研究,設(shè)計了適合本系統(tǒng)的檢測算法,并成功在Matlab6.5中進(jìn)行算法仿真