电连接器壳体零件表面粗糙度视觉检测方法研究

发布时间：2017-03-19 20:11

  本文关键词：电连接器壳体零件表面粗糙度视觉检测方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：电连接器组件是航空航天、工业、精密机械乃至家用电器领域的控制与驱动系统中的重要基础元器件。电连接器壳体表面粗糙度是否合格严重影响了其密封性和耐腐蚀性,进而影响电连接器组件质量。为了实现表面粗糙度高效率高精度检测,本文以电连接器壳体为对象,基于机器视觉研究提出一种电连接器壳体表面粗糙度的视觉检测方法。该方法对比人工检测有更高的检测效率和精度,且本文方法的提出对以后类似样品的表面粗糙度检测提供了依据。本文依照图像采集、特征参数提取、关系模型建立和表面粗糙度检测实验的过程,对各关键技术做了深入理论研究与实验分析。本文的主要研究内容如下:1.高质量图像的获取。以获取高质量图像为目标对光源和照明系统、视觉参数进行分析,研究提出了基于单面阵CCD的电连接器壳体表面缺陷检测方法。2.纹理缺陷检测及分割。由于电连接器壳体表面缺陷极大地影响了表面粗糙度检测,本文提出在表面粗糙度特征参数前进行壳体表面缺陷检测。首先根据缺陷检测目标区域和背景区域的特点对缺陷图像进行分类,并根据电连接器壳体表面缺陷所属类别,研究提出了基于小波分析的纹理缺陷检测方法。3.表面粗糙度特征参数提取。研究表征表面粗糙度的两种理论:灰度共生矩阵和分形理论,及其特征参数提取方法。对灰度共生矩阵三个构造因子:灰度量化等级、生成方向、生成步长做了具体分析,并确定其取值。4.表面粗糙度关系模型建立。对表征表面粗糙度的14个特征参数各自进行最小二乘法直线拟合,择优选择拟合优度最大的方差和参数建立表面粗糙度关系模型,并根据该模型对待测壳体表面粗糙度进行实验分析,实验结果表明该模型的表面粗糙度检测误差在7%以下。
【关键词】：机器视觉 表面粗糙度 小波 灰度共生矩阵 分形几何
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM503.5;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 研究背景、目的及意义11-12
• 1.2 电连接器壳体及其表面粗糙度12-15
• 1.2.1 电连接器壳体概述12-13
• 1.2.2 表面粗糙度基本理论13-14
• 1.2.3 电连接器壳体表面粗糙度检测技术14-15
• 1.3 表面粗糙度检测方法研究现状15-17
• 1.3.1 国内外表面粗糙度检测方法15-16
• 1.3.2 表面粗糙度的图像检测技术16-17
• 1.4 本文关键技术分析17-18
• 1.5 本文主要研究内容及章节安排18-19
• 第二章 电连接器壳体表面检测系统搭建19-37
• 2.1 高质量图像获取19-20
• 2.2 光源和照明系统20-27
• 2.2.1 光源种类22-23
• 2.2.2 光照方式23
• 2.2.3 光照结构23-25
• 2.2.4 光源颜色25-27
• 2.3 视觉检测系统参数27-30
• 2.4 基于单面阵CCD的电连接器壳体表面检测系统搭建30-35
• 2.4.1 电连接器壳体和检测要求30-31
• 2.4.2 光源和照明系统分析31-32
• 2.4.3 视觉检测系统参数计算32-34
• 2.4.4 电连接器壳体表面检测硬件方案34-35
• 2.5 本章小结35-37
• 第三章 基于小波分析的纹理缺陷检测37-47
• 3.1 壳体缺陷与表面粗糙度37
• 3.2 几种图像分割方法37-39
• 3.3 基于小波分析的纹理缺陷检测39-46
• 3.3.1 纹理破坏复杂背景型图像分割39-40
• 3.3.2 小波分析40-42
• 3.3.3 Radon变换与旋转变换42-45
• 3.3.4 基于小波分析的图像分割算法45-46
• 3.4 本章小结46-47
• 第四章 表面粗糙度特征参数提取47-57
• 4.1 灰度共生矩阵47-53
• 4.1.1 灰度共生矩阵的定义47-48
• 4.1.2 灰度共生矩阵的特点48-50
• 4.1.3 灰度共生矩阵的特征参数50-53
• 4.2 分形理论53-55
• 4.2.1 分形几何理论基础53-54
• 4.2.2 分形维数54
• 4.2.3 分形维数的计算方法54-55
• 4.3 特征参数选取55-56
• 4.4 本章小结56-57
• 第五章 实验及结果分析57-79
• 5.1 照明实验及分析57-58
• 5.2 纹理缺陷分割实验与分析58-59
• 5.3 表面粗糙度的灰度共生矩阵特征59-73
• 5.3.1 灰度共生矩阵构造因子对表面粗糙度特征参数的影响59-70
• 5.3.2 表面粗糙度的灰度共生矩阵特征分析70-73
• 5.4 表面粗糙度的分形维数特征73-75
• 5.5 表面粗糙度实验分析75-78
• 5.5.1 表面粗糙度特征参数最小二乘直线拟合75-77
• 5.5.2 表面粗糙度数据统计分析77-78
• 5.6 本章小结78-79
• 第六章 总结和展望79-81
• 6.1 总结79-80
• 6.2 展望80-81
• 参考文献81-85
• 致谢85-86
• 攻读硕士学位期间科研成果86

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