基于机器视觉的陶瓷基板图像缺陷检测研究

发布时间：2017-10-14 07:01

  本文关键词：基于机器视觉的陶瓷基板图像缺陷检测研究

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【摘要】：随着热敏打印技术的应用领域越来越广泛,热敏打印头的需求量越来越大。热敏打印头的核心部件陶瓷基板目前在生产过程中完全依赖人工进行外观品质检测,这不仅影响陶瓷基板生产效率,而且不易保证陶瓷基板缺陷检测准确率。在这种情况下,基于机器视觉技术进行自动化外观检测、改进现有的缺陷检测方法成为必然选择。本文探讨基于机器视觉的陶瓷基板图像的缺陷检测方法。根据陶瓷基板图像的特点及其检测现状,本文首先基于线阵CCD相机进行图像采集以确保高效地采集到清晰的陶瓷基板图像,然后探讨陶瓷基板图像预处理方法、模板匹配方法、图像切割方法等,并在此基础上探讨陶瓷基板图像的多种类型的缺陷检测方法。所做工作包括：(1)通过对采集到的陶瓷基板图像进行分析和实验,设计了多种图像预处理方法。根据实验结果,确定分别采用中值滤波和拉普拉斯算子对陶瓷基板图像进行滤波和锐化处理。(2)针对线阵CCD相机采集到的陶瓷基板图像过大的情况,设计了基于模板匹配的陶瓷基板图像切割方法,并探讨了平方差匹配法和相关匹配法的基本原理及其在陶瓷基板图像上的应用。根据实验结果,确定采用平方差匹配法对陶瓷基板图像进行模板匹配。(3)根据陶瓷基板图像的特点和常见缺陷类型,对其进行了缺陷分析,并依据缺陷分析结果,确定采用基于模板比较法的缺陷检测方法,并采用形态学开运算对陶瓷基板差值图像进行滤波以得到陶瓷基板缺陷检测结果,最后利用轮廓检测方法对缺陷进行判别并对检测结果做出标记,输出最终的检测结果。本文基于数字图像处理技术探讨陶瓷基板图像的自动缺陷检测方法。实验结果表明,所做工作有效地实现了陶瓷基板图像的自动缺陷检测,算法简单易行,能够满足自动化外观检测的需求。这对于陶瓷基板图像的自动化外观检测技术的发展具有一定的理论意义和应用价值。
【关键词】：机器视觉 图像处理 自动检测 缺陷检测
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TQ174.7;TP391.41
【目录】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第1章 绪论11-15
• 1.1 研究意义11
• 1.2 研究现状11-13
• 1.3 本文主要工作13-15
• 第2章 陶瓷基板图像预处理方法15-25
• 2.1 图像滤波方法15-20
• 2.1.1 均值滤波与中值滤波15-17
• 2.1.2 陶瓷基板图像均值滤波结果及分析17-18
• 2.1.3 陶瓷基板图像中值滤波结果及分析18-20
• 2.2 图像锐化方法20-23
• 2.2.1 Sobel算子与拉普拉斯算子20-21
• 2.2.2 陶瓷基板图像基于Sobel算子的锐化结果及分析21-22
• 2.2.3 陶瓷基板图像基于拉普拉斯算子的锐化结果及分析22-23
• 2.3 本章小结23-25
• 第3章 陶瓷基板图像的模板匹配方法25-29
• 3.1 模板匹配的基本原理25-26
• 3.1.1 平方差匹配法25
• 3.1.2 相关匹配法25-26
• 3.2 陶瓷基板图像平方差匹配法的实验结果及分析26-27
• 3.3 陶瓷基板图像相关匹配法的实验结果及分析27-28
• 3.4 本章小结28-29
• 第4章 陶瓷基板图像切割方法29-33
• 4.1 陶瓷基板图像切割方法概述29-30
• 4.2 基于模板匹配的图像切割方法30-32
• 4.3 陶瓷基板图像的切割结果及分析32
• 4.4 本章小结32-33
• 第5章 陶瓷基板图像的缺陷检测方法33-43
• 5.1 常用的缺陷类型33-34
• 5.1.1 短路和残余33-34
• 5.1.2 断路和残缺34
• 5.2 陶瓷基板图像的缺陷检测方案34-35
• 5.3 陶瓷基板图像的缺陷检测方法35-41
• 5.3.1 模板比较法35-37
• 5.3.2 形态学处理37-39
• 5.3.3 缺陷检测标记39-41
• 5.4 陶瓷基板图像的缺陷检测结果及分析41-42
• 5.4.1 陶瓷基板图像的短路和残余缺陷检测结果及分析41
• 5.4.2 陶瓷基板图像的断路和残缺缺陷检测结果及分析41-42
• 5.5 本章小结42-43
• 第6章 结束语43-45
• 参考文献45-47
• 致谢47-48
• 攻读学位期间参加科研情况48-49
• 学位论文评阅及答辩情况表49

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本文编号：1029620