安全气囊外观缺陷视觉检测技术研究

发布时间：2024-02-16 06:28

　　随着经济水平的快速提高和汽车工业的迅速发展,汽车安全气囊市场需求持续大幅增长,其质量控制要求也随之提高。安全气囊在装配之前,需要对外观缺陷进行检测,主要包括尺寸检测和缺陷检测,尺寸检测保证安全气囊能够准确地被装配,缺陷检测保证安全气囊能够正常地被使用。由于安全气囊材料具有柔性和可伸缩性,传统的检测大多是依靠人工目测完成的,效率低,漏检、误检率高,受主观影响大。本文以机器视觉技术和深度学习技术为基础,研究安全气囊外观缺陷视觉检测的关键技术,设计并实现一整套检测精度高、检测速度快的安全气囊外观缺陷视觉检测系统。主要的研究工作包括:针对大尺寸安全气囊快速检测的目标,提出多相机拍照拼接的采集方案,研究了视觉系统参数对检测结果的影响,对采集模块、照明模块和处理模块进行选型,设计了系统整体硬件方案和整体工作流程。设计了相机标定和图像拼接的方法,通过设计完整的图像处理算法,实现安全气囊外形尺寸参数的自动检测,并通过导入产品CAD图纸实现智能判断。针对安全气囊存在的表面纹理和变形问题,提出一种基于卷积神经网络的安全气囊表面缺陷检测技术。分析安全气囊的表面缺陷特征和缺陷样本图像,研究了数据增强、网络结构...

【文章页数】：97 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题背景及研究意义
    1.2 机器视觉概述
        1.2.1 机器视觉系统的构成
        1.2.2 机器视觉技术的应用
    1.3 深度学习概述
        1.3.1 深度学习技术的发展
        1.3.2 深度学习技术的应用
    1.4 国内外研究现状
    1.5 本文主要内容
第二章 视觉检测系统设计
    2.1 检测内容和检测指标
        2.1.1 尺寸检测内容
        2.1.2 缺陷检测内容
        2.1.3 检测指标
    2.2 采集模块选型
        2.2.1 相机选型
        2.2.2 镜头选型
    2.3 照明模块选型
        2.3.1 照明光源选型
        2.3.2 照明方式设计
    2.4 处理模块选型
    2.5 系统整体说明
    2.6 本章小结
第三章 图像处理关键技术研究
    3.1 视觉检测整体方案
    3.2 相机标定和相机拼接
        3.2.1 相机标定
        3.2.2 相机拼接
    3.3 图纸载入和尺寸预设
        3.3.1 图纸载入
        3.3.2 尺寸预设
    3.4 图像预处理
        3.4.1 图像拼接
        3.4.2 安全气囊配准
    3.5 安全气囊尺寸检测
        3.5.1 图元定位
        3.5.2 尺寸测量
    3.6 本章小结
第四章 基于卷积神经网络的安全气囊表面缺陷检测技术研究
    4.1 卷积神经网络基础理论
        4.1.1 卷积神经网络的研究历史
        4.1.2 卷积神经网络的基本结构
        4.1.3 卷积神经网络的基本原理
    4.2 实验数据准备
    4.3 实验数据增强
    4.4 网络结构设计与优化
    4.5 网络训练参数优化
    4.6 本章小结
第五章 视觉检测软件系统设计与实现
    5.1 需求分析
        5.1.1 功能需求
        5.1.2 性能需求
    5.2 整体设计
    5.3 功能模块设计
        5.3.1 系统主界面
        5.3.2 产品管理
        5.3.3 检测参数设置
        5.3.4 统计分析
        5.3.5 操作日志
        5.3.6 系统配置
    5.4 运行与测试
        5.4.1 尺寸检测运行测试
        5.4.2 缺陷检测运行测试
        5.4.3 整体运行测试
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间的主要科研成果



本文编号：3900983