子弹表面缺陷在线检测关键技术的研究

发布时间：2025-01-14 03:39

　　近年来，机器视觉检测技术在不少产品的质量检测、缺陷检测方面有很多应用，但是，小目标产品、低对比度的成像及自动判别，如子弹表面缺陷的检测，一直还没有成熟的方法和产品。而在现代化的子弹加工生产中，军工生产单位迫切需要一种子弹表面缺陷在线检测系统。 面对该领域市场客观需求，本课题基于机器视觉技术对子弹表面缺陷图像的采集、原始图像处理、特征提取判别进行深入的研究。 首先分析了子弹表面缺陷在线检测的关键技术问题，然后着重对检测原理做了深入研究，分模块选择器件并搭建了实验平台，并采集到初步原始图像。 在图像预处理阶段，针对系统噪声的去除几种方法做了研究，然后针对子弹图像对比度低问题，研究了低对比度图像增强的方法，再后实验对比几种图像分割方法，采用效果比较理想的改进的自适应二值化方法。 在特征提取和识别阶段，分析了几何特征、灰度特征、纹理特征和不变矩特征，根据这些特征实行了基本的缺陷判断，并进行了实验数据分析，最后介绍了检测软件的设计和实现。 本论文的工作重点是子弹表面缺陷在线检测方案，以及针对子弹表面缺陷图像的处理、特征提取判断等核心算法研究及相应软件代码的实现。 本文的特点...

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 子弹表面缺陷检测的背景及意义
    1.3 子弹结构及常见的缺陷
        1.3.1 子弹结构
        1.3.2 子弹表面常见缺陷
    1.4 当前子弹表面缺陷检测现状
    1.5 子弹表面缺陷在线检测的关键技术问题
    1.6 本文的研究内容和结构安排
        1.6.1 本文的研究内容
        1.6.2 本文结构安排
第二章 子弹表面缺陷在线检测原理
    2.1 检测系统的总体框架
    2.2 系统的技术指标要求
    2.3 子弹表面缺陷在线检测系统模块分析
        2.3.1 光源模块
        2.3.2 图像采集模块
        2.3.3 运动控制模块
        2.3.4 图像处理检测模块
    2.4 本章小结
第三章 子弹表面缺陷图像预处理
    3.1 数字图像处理理论基础
        3.1.1 图像形成模型概述
        3.1.2 图像的采样和量化
        3.1.3 数字图像表示
        3.1.4 像素间的一些基本关系
    3.2 原始图像去噪
        3.2.1 空间滤波基础
        3.2.2 平滑线性滤波
        3.2.3 中值滤波
        3.2.4 高斯滤波
    3.3 低对比度图像增强
    3.4 图像分割处理
        3.4.1 一维最大类间方差法
        3.4.2 二维最大类间方差法
        3.4.3 快速自适应的图像二值化方法
        3.4.4 改进的快速自适应的图像二值化方法
    3.5 本章小结
第四章 子弹表面缺陷特征提取与识别
    4.1 图像特征提研究
        4.1.1 几何特征提取
        4.1.2 不变矩特征提取
        4.1.3 特征参数的归一化处理
    4.2 连通区域标记
        4.2.1 基于并查集的两次扫描法
        4.2.2 基于并查集的单次扫描法
        4.2.3 基于区域生长的连通标记法
    4.3 子弹表面缺陷判断
    4.4 本章小结
第五章 检测软件设计与结果分析
    5.1 Qt 概述
    5.2 软件的功能需求分析
    5.3 软件的整体设计和主要界面实现
        5.3.1 软件的整体框架
        5.3.2 主界面的实现
    5.4 图像采集模块实现
    5.5 图像预处理模块
    5.6 图像缺陷提取和识别实现
        5.6.1 子弹表面缺陷数据结构的设计
        5.6.2 连通区域标记的实现
        5.6.3 子弹缺陷特征参数的计算
    5.7 软件的整体效果
    5.8 实验数据和结果分析
    5.9 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 论文总结
    6.2 展望
致谢
参考文献



本文编号：4026350