基于激光散斑图像工件表面粗糙度检测应用研究
发布时间：2021-04-11 16:09
近年来,国家发布《中国制造2025》,使智能制造成为国家工业发展的核心,并且十九大提出的未来五年重点中,智能制造成为工业生产的重点,表面粗糙度的测量为智能制造提供了保障。随着计算机视觉和激光无损检测的发展,计算机纹理分析方法以其高效率、无接触、实时在线检测等优点,已经成为非接触式测量表面粗糙度的重要方法。具有一定的应用价值及前景。本文将激光散斑图像采集系统和Matlab软件相结合,提出了一种测量工件表面粗糙度的方法。本文分析了传统直方图均衡化算法处理后图像缺失高灰度细节的缺点,采用了双直方图均衡化算法处理激光散斑图像,为了改进传统滤波算法对图像关键信息保护不理想和容易造成图像模糊的特点,应用快速非局部均值滤波算法处理图像,为了改进小波变换对细节捕捉能力较差和易受噪声等高频图像信息影响,提出基于平稳小波（SWT）的非下采样轮廓波（NSCT）分解和Tamura纹理提取联合算法,通过SWT的NSCT分解图像,应用Tamura纹理提取,通过分析平磨和车削纹理特征的粗糙度、对比度和方向度与表面粗糙度的关系,确定第2尺度高频图像和Tamura纹理的粗糙度和对比度的关系作为数据拟合关系式的理论基础。...
【文章来源】：沈阳航空航天大学辽宁省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
激光散斑图像采集实验系统
由 Matlab软件对激光散斑图像进行预处理，如图 3.1 所示，为激光散斑图像采集实验系统。如图3.2 和图 3.3 所示，为平磨粗糙度比较样块激光散斑图像和车削粗糙度比较样块激光散斑图像。图 3.1 激光散斑图像采集实验系统
(a) Ra为 0.8μm (b) Ra为 1.6μm (c) Ra为 3.2μm (d) Ra为 6.3μm图 3.3 车削粗糙度比较样块激光散斑图像由图 3.2 和图 3.3 可知，随着粗糙度值的增加，其图像的纹理信息也越来越丰含的纹理高频信息越来越多，为图像纹理特征分析提供可能。本文激光入射角调节激光光斑大小，使工业相机拍摄清晰的激光散斑图像，工业相机的镜头磨工件，图像大小为256 256像素，平磨粗糙度比较样块的表面粗糙度为 0.m、0.4μm、0.8μm，车削粗糙度比较样块的表面粗糙度为 0.8 μm、1.6μm、3.m。 CMOS 工业相机互补金属氧化物场效应管(Complementary Metal Oxide Semiconductor, CMO转化为电子再处理成电子信号的原理来进行影像数据的保存。CMOS 相比与下优点：CMOS 没有 CCD 中固有的 Smear 现象，CMOS 图像传感器的随机窗力优于 CCD 图像传感器，CMOS 图像传感器潜在的抗辐射性能比 CCD 图像传大的提高，采用 CMOS 图像传感器可以大大地简化系统硬件结构，CMOS 图
本文编号：3131563
【文章来源】：沈阳航空航天大学辽宁省
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
激光散斑图像采集实验系统
由 Matlab软件对激光散斑图像进行预处理，如图 3.1 所示，为激光散斑图像采集实验系统。如图3.2 和图 3.3 所示，为平磨粗糙度比较样块激光散斑图像和车削粗糙度比较样块激光散斑图像。图 3.1 激光散斑图像采集实验系统
(a) Ra为 0.8μm (b) Ra为 1.6μm (c) Ra为 3.2μm (d) Ra为 6.3μm图 3.3 车削粗糙度比较样块激光散斑图像由图 3.2 和图 3.3 可知，随着粗糙度值的增加，其图像的纹理信息也越来越丰含的纹理高频信息越来越多，为图像纹理特征分析提供可能。本文激光入射角调节激光光斑大小，使工业相机拍摄清晰的激光散斑图像，工业相机的镜头磨工件，图像大小为256 256像素，平磨粗糙度比较样块的表面粗糙度为 0.m、0.4μm、0.8μm，车削粗糙度比较样块的表面粗糙度为 0.8 μm、1.6μm、3.m。 CMOS 工业相机互补金属氧化物场效应管(Complementary Metal Oxide Semiconductor, CMO转化为电子再处理成电子信号的原理来进行影像数据的保存。CMOS 相比与下优点：CMOS 没有 CCD 中固有的 Smear 现象，CMOS 图像传感器的随机窗力优于 CCD 图像传感器，CMOS 图像传感器潜在的抗辐射性能比 CCD 图像传大的提高，采用 CMOS 图像传感器可以大大地简化系统硬件结构，CMOS 图
本文编号：3131563
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