基于数字影像的弹簧零件精密检测关键技术研究

发布时间：2020-07-08 01:05

【摘要】：随着我国工业技术的不断发展,对弹簧零件质量检测也提出了越来越高的要求。本文以飞机上的弹簧零件为检测研究对象,通过数字影像检测技术努力保证该弹簧的质量。传统的弹簧检测有自动化程度低、工人检测误差大、检测效率低等缺点,而应用数字影像技术检测弹簧零件有利于真正实现高精度、高效率、自动化的检测。介绍了国内外数字影像检测技术的发展成果和弹簧检测的发展趋势,明确了本课题数字影像检测的目的及意义。建立了满足弹簧零件检测要求的高精度影像检测系统,分析影像采集系统各组成部分的选型,并阐释了影像处理软件系统对弹簧零件的图像处理和检测的重要作用。为了精确的检测弹簧零件的内外径尺寸,结合实际对弹簧零件图像预处理,然后比较几种图像分割算法,提出一种改进的圆形图元亚像素细分算法。通过实验分析验证了本文改进的边缘提取算法,在弹簧零件图像内外径轮廓处理中的可靠性。为了检测弹簧零件表面缺陷图像,提出了横向边缘检测算法用于线状缺陷边缘定位检测,提出了快速FCM分割检测算法用于块状缺陷的影像分割检测。采用周长和面积检测判断算法,分析弹簧零件的合格标准,并进行缺陷分类检测结果实验验证。运用MATLAB软件中的GUIDE创建工具,设计了弹簧零件影像检测系统的专用软件,整合了用户交互界面和图像处理算法,梳理了软件的逻辑流程,对各模块的功能作了阐释。最后,实例验证了图像处理软件满足弹簧检测的实际要求。
【学位授予单位】：沈阳航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;V262
【图文】：

数字影像

图 1.1 数字影像的三个阶段Marr 理论的第一阶段是早期影像处理，其为从采集的图像中提取附近物体表面的物理特征，包括纹理、颜色、距离等，并且组成基元图或要素图，方法有光流计算、双目立体匹配、边缘检测、由阴影或纹理确定形状等；第二阶段是本征图像，获取以观测者为中心的坐标系要素图像，重新形成法向量、物体轮廓等，但是仅仅能描述图像可见部分，不能描绘遮挡部分的表面, 因此也称二维半简图；第三阶段是数字影像技术的最后一个层次，即三维模型，在以物体为中心的坐标系中，利用二维半简图中的表面信息，运用几何和符号数据，重新建立无关于观察者视角，适用于影像识别的三维结构和空间关系[3]。在数字影像领域中成为了主导思想的 Marr 理论，其逻辑清晰的讲解了从二维图像到三维物体结构图像转换的基本操作方法，使数字影像技术的研究有了较为确定的方向，并且给该研究领域开创了非常多的新研究点，极大的促进了数字影像技术研究的发展，具有里程碑的重要意义，并且为大多数研究者逐渐接受。80 年代以后，数字影像技术获得了迅速发展，虽然说仍不完善，但是已经着手研究图像特征的自动化分类，完善图像预处理以及半自动化图像处理技术。随着工业技术的日益发展，现如今的数字影像技术已经是一门交叉综合的新学科，包括计算机技术、人

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