基于机器视觉的光纤端面缺陷自动检测系统

发布时间：2020-08-13 00:12

【摘要】：光纤作为一种光的柔性传输介质,在激光加工、光通信以及生物医疗等领域得到了越来越广泛的应用,而光纤端面的缺陷会对光纤本身甚至所在光学系统造成严重的影响,因此在光纤抛光后或通光前,光纤端面检测都是一个不可或缺的环节。光纤根据其类型和用途的不同有着不同的验收标准,目前主流的检测方式仍是人工检测,这种检测方式主观性强且效率低下,准确率不高。随着人工智能的兴起和“中国制造2025”的提出,机器视觉检测技术得到了迅猛的发展并被应用到各领域中,使得产品的检测朝着自动、智能化方向发展。针对现有光纤端面检测技术的不足,本文主要研究了基于机器视觉的光纤端面缺陷自动检测系统,首先以光纤端面的验收标准为出发点,提出了该系统的总体技术方案,将检测过程分为了图像采集、图像处理和分析判断等几个流程,设计了系统的软件架构。其次对图像处理中不同流程各个步骤的算法进行了研究,最终选择了一套最合适的算法并对其进行集成,能同时检测出不同类型的缺陷。同时还提出了一种通用的复合算法对光纤端面图像进行自动处理,该算法以及相关参数对光纤端面的不同区域均适用,对于同一类型的光纤端面图像,可以不改变任何算法和参数即可进行缺陷的检测,从而实现了系统高效、自动化的要求。该系统主要以计算机为中心,通过光纤端面检测仪完成对光纤端面图像的采集与传输工作,软件部分主要通过Java语言改进并编写图像处理算法,结合OpenCV开源算法库完成了系统的搭建,同时还建立了直观的图形用户界面,以更好的进行人机交互以及图像和文本的输出。该系统可实现光纤定位、缺陷分类检测等功能,还能对检测结果进行量化输出,由不同光纤端面的缺陷检测结果表明,该系统能较好地完成光纤端面的验收工作,达到了预期效果。
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TN253
【图文】：

图 1-1 机器视觉系统示意图如图 1-1 所示，机器视觉系统通常包含有光源、成像镜头、相机、图像采集卡、图像处理软件等模块，其中软件的开发模式一般为软件平台与工具包。系统工作一般分为以下几个流程：在特定光源照射背景下的被测对象，通过光学成像系统后被摄像机采集并传入计算机中，输入信号经过图像处理、模式识别以及计算机软硬件等多种技术操作后会得到一定的描述和分析，判断和控制系统根据这个分析结果做出决策并反作用于算法或被测对象，以更有效地完成机器视觉系统的任务。国外的机器视觉检测起步较早，二十世纪八十年代，美国人 Batchelor 曾预测：“未来将有超过 80%的检测工作将由视觉检测技术来完成”[10]；从九十年代开始，欧美不少企业已着手于机器视觉检测产品的生产研发；上个世纪末，德日美等发达国家的不少企业，如德国 SIEMENS、日本 SONY 和 NIKON、美国 COGNEX、加拿大的 DALSA等已经在各个领域开发了不同的机器视觉检测产品以及解决方案。相比之下，国内基于机器视觉检测起步较晚，整体科研水平较低，在最近十几年里才真正实现在工业领

华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文2 光纤端面自动缺陷检测系统简介及需求分析通信领域还是激光行业，在光纤投入使用前，一般都并将端面存在缺陷的光纤进行相应处理，以防止质量图 2-1 为不合格的光纤端面图像。不同生产商对不同不同的验收标准，在存在一定噪声背景下，遵循“宁对光纤端面存在的不同缺陷进行检测，具体检测标准

2 系统框架及总体方案分析对于本课题研究的光纤端面缺陷自动检测系统，其最基本的要求是能够定量检光纤端面缺陷存在情况，并根据验收标准判断其是否合格，同时系统还应该具有性、稳定性、鲁棒性以及可操作性，即对不同类型的光纤以及不同环境背景下有较为通用的算法参数，以实现自动检测的目标。该系统通过光学系统放大光纤端面，使用图像获取装置采集光纤端面的放大图通过某种手段将所采集到的图像的数字信号传入计算机，检测人员对计算机上的处理软件发出命令，计算机再调用相应算法对图像进行处理和分析，最后输出分据及判断结果提供检测人员参考，以进行后续操作，图 2-2 为该系统的基本工作。

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本文编号：2791223