高亮回转表面缺陷识别方法的研究

发布时间：2022-12-10 20:52

　　当代工业自动化中,机械零部件的设计指标及质检随着其制造过程的高性能化与高速化而日趋严格。其中,表面质量检测作为甄别金属产品优劣与否的重要指标,直接影响着众多器件产品的用户体验、使用性能及使用寿命。当下,图像检测技术的运用已成为表面缺陷检测的主流,研发道路方兴未艾,适逢其会。据此,本文以具有高亮回转表面的工件为实验对象,遵循低成本、低时延、模块化的原则,展开表面缺陷识别方法的研究工作。本文在综述国内外关于金属表面缺陷检测系统及相关技术的研究现状和发展趋势的基础上,综合利用精密仪器、图像处理技术、计算机等学科技术,独立完成了高亮回转表面缺陷识别算法的设计,同时对所涉及的高亮表面缺陷检测、缺陷图像预处理、图像分割、图像识别与分类、表征缺陷数据管理与数据分析等部分进行了研究。第一,图像处理中的图像分割和识别是图像检测需要解决的关键问题。为此,本文将传统检测算子分步抽象为若干环节,提出了一种具备一定阈值自适应调整的高亮表面缺陷识别算法,使得在满足检测需求的前提下,实现对高亮回转表面缺陷的识别。该方法在构造兼顾空域信息和值域信息的滤波方式的基础上,对待测原始图像进行滤波预处理,其最终目的是保护缺陷... 

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题研究背景和意义
    1.2 高亮回转表面缺陷检测技术与视觉检测的研究及发展综述
        1.2.1 常见表面缺陷
        1.2.2 实验表面缺陷
    1.3 金属回转表面缺陷检测技术的研究及应用现状
        1.3.1 国内金属表面检测技术发展综述
        1.3.2 国外金属表面检测技术的研究及应用
        1.3.3 基于图像检测技术的表面缺陷检测技术的研究及应用
        1.3.4 高亮回转表面缺陷识别算法综述
    1.4 机器视觉表面缺陷检测面临的主要问题
    1.5 课题来源及主要研究内容
2 高亮回转表面检测系统研究
    2.1 引言
    2.2 测量系统的测量原理
    2.3 测量系统的图像处理
    2.4 测量系统的图像采集单元
        2.4.1 机械系统架构
        2.4.2 均匀光源系统
        2.4.3 光源调制单元
        2.4.4 机器视觉单元
    2.5 本章小结
3 高亮表面缺陷的提取
    3.1 引言
    3.2 图像去噪预处理
        3.2.1 图像噪声产生及分析
        3.2.2 空域滤波器
        3.2.3 双边滤波及其加速
    3.3 图像分割与识别
        3.3.1 基于边界的图像分割
        3.3.2 基于区域的图像分割
    3.4 数学形态学操作
    3.5 本章小结
4 缺陷分类及数据管理
    4.1 引言
    4.2 缺陷几何表征参数
    4.3 缺陷表征计算及分类阈值讨论
        4.3.1 缺陷目标面积特征S
        4.3.2 缺陷目标欧拉数特征N_(Euler)
        4.3.3 缺陷目标短/长径比特征R_b
        4.3.4 缺陷目标周长C
    4.4 缺陷图像的特征识别
        4.4.1 缺陷图像识别
        4.4.2 分类阈值决定
    4.5 表征信息数据管理
        4.5.1 数据表建立
        4.5.2 数据管理
    4.6 本章小结
5 表面缺陷检测实验及其分析
    5.1 引言
    5.2 实验环境搭建
    5.3 缺陷识别分步实验和分析
    5.4 缺陷识别分类实验和分析
    5.5 缺陷识别对比实验和分析
    5.6 本章小结
6 结论及展望
    6.1 本文主要结论
    6.2 工作展望
致谢
参考文献
在校期间发表的论文及专利


【参考文献】：
期刊论文
[1]全局阈值自适应的高亮金属表面缺陷识别新方法[J]. 郭皓然,邵伟,周阿维,杨宇祥,刘凯斌.  仪器仪表学报. 2017(11)
[2]金属表面缺陷自适应分割算法[J]. 马云鹏,李庆武,何飞佳,刘艳,席淑雅.  仪器仪表学报. 2017(01)
[3]基于背景差分的高铁钢轨表面缺陷图像分割[J]. 贺振东,王耀南,刘洁,印峰.  仪器仪表学报. 2016(03)
[4]一种基于改进Canny的边缘检测算法[J]. 许宏科,秦严严,陈会茹.  红外技术. 2014(03)
[5]超声红外锁相热像技术检测金属板材表面裂纹[J]. 秦雷,刘俊岩,龚金龙,姜斌,王扬.  红外与激光工程. 2013(05)
[6]空气与油液介质下钢球表面缺陷检测效果对比分析[J]. 王义文,蔺勇智,贾冬开,张中然,刘献礼.  轴承. 2010(05)
[7]轴承钢球表面缺陷的快速检测方法[J]. 杨东林,于正林.  兵工学报. 2009(06)
[8]基于Otsu准则及图像熵的阈值分割算法[J]. 肖超云,朱伟兴.  计算机工程. 2007(14)
[9]钢球表面缺陷涡流探伤仪分析[J]. 张艳萍.  哈尔滨轴承. 2007(02)
[10]图像分割的阈值法研究[J]. 杨晖.  辽宁大学学报(自然科学版). 2006(02)

博士论文
[1]基于运动视觉技术的钢球表面缺陷检测[D]. 王鹏.哈尔滨理工大学 2008
[2]基于图像技术的钢球表面缺陷分析与识别[D]. 赵彦玲.哈尔滨理工大学 2008
[3]钢板表面缺陷检测技术的研究[D]. 程万胜.哈尔滨工业大学 2008
[4]基于VI的钢球表面裂纹电涡流检测方法研究[D]. 丁建军.武汉理工大学 2007
[5]基于坐标和图像技术的三维表面特征区域的检测[D]. 乐静.西安理工大学 2007
[6]钢球表面质量自动评价体系建立及其应用的研究[D]. 潘洪平.哈尔滨工业大学 2000

硕士论文
[1]高亮异型曲面表面缺陷检测系统研究[D]. 陈松赟.哈尔滨工业大学 2017
[2]轴承钢球质量在线检测与分选控制[D]. 于润祥.济南大学 2010



本文编号：3717497