基于机器视觉的锯条缺陷检测系统开发

发布时间：2017-04-17 06:08

  本文关键词：基于机器视觉的锯条缺陷检测系统开发，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：锯条应用于工业制造中,具有硬度高、柔韧性强、抗热性及抗磨损性强等特点,主要出口欧美等地。锯条表面喷涂白色油漆,表面印刷Logo、字符、条形码等图案。印刷过程中,可能会把图案印偏、印错或者图案有划痕等缺陷。锯条生产数量大,传统的检测方法是人工目测全检,质检人员带有很强的主观性和容易产生视觉疲劳,这样的检测方法容易导致误判,影响生产效益。而机器视觉具有高效性、持久性、能在复杂的环境下工作等特点,已经广泛应用到各个生产领域,使用机器视觉检测技术能够提高生产效率。因此,本文结合实际的应用,对基于机器视觉锯条表面缺陷检测系统进行研究,以实现锯条表面缺陷的有效、快速检测。本文首先介绍机器视觉系统的起源和机器视觉技术在国内外的发展状况以及机器视觉检测技术在印刷行业的应用。根据锯条生产现场条件和客户的要求,确定机器视觉系统的硬件。根据锯条表面缺陷的特征,制定机器视觉系统中图像预处理算法和锯条表面缺陷检测的算法,然后对算法进行深入研究；最后结合软、硬件建立了基于机器视觉锯条表面缺陷检测系统。本文研究的主要内容：根据生产的实际,每次检测4条锯条,基于轮廓周长提取目标；针对检测流水线的局限性,计算锯条的偏离角度,基于仿射变换校正锯条水平放置。用垂直投影把锯条分成8块子单元,计算子单元的高度与长度,然后基于模板匹配进行目标定位,利用帧差法的原理,用目标与模板图像相减,最后对输出图像二值化,该方法快速、准确检测锯条表面缺陷。锯条根据齿形的疏密程度分类,此时辨别锯条类型的方法是：取一段相等长度的锯条,基于像素遍历计算这段锯条的齿数。根据生产的检测要求,选择合适的相机、镜头、光源。使用VS2010作为开发工具,在OpenCv开源视觉库的基础上开发机器视觉检测系统。通过检测的结果和分析验证,开发的基于机器视觉锯条表面缺陷检测系统具有良好的鲁棒性,为后续的工厂自动化检测实现提供了技术指导。
【关键词】：机器视觉 锯条 缺陷检测 垂直投影 模板匹配
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 第一章 绪论13-18
• 1.1 概述13
• 1.2 机器视觉简介13-16
• 1.2.1 机器视觉系统13-14
• 1.2.2 机器视觉国内外发展状况14-15
• 1.2.3 机器视觉在印刷行业的应用15-16
• 1.3 论文选题的目的与意义16-17
• 1.4 论文主要内容17-18
• 第二章 机器视觉系统硬件设计18-30
• 2.1 硬机器视觉件选择原则18-26
• 2.1.1 工业相机18-19
• 2.1.2 镜头19-21
• 2.1.3 光源21-24
• 2.1.4 生产现场检测要求分析24-26
• 2.1.5 高质量图像的评判标准26
• 2.2 本章小结26-30
• 第三章 目标提取与校正30-43
• 3.1 图像分割30-32
• 3.1.1 基本阂值分割30-31
• 3.1.2 Otsu阈值分割31-32
• 3.2 图像噪音32-33
• 3.2.1 去除噪音的方法32
• 3.2.2 基于轮廓去除噪音32-33
• 3.3 目标提取33-38
• 3.4 基于仿射变换校正目标38-42
• 3.4.1 CvBox2D结构体计算偏离角度38
• 3.4.2 最小二乘法拟合直线获取偏离角度38-39
• 3.4.3 基于矩特征计算偏离角度39-40
• 3.4.4 仿射变换校正目标40-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第四章 基于帧差法检测缺陷43-64
• 4.1 概述43-45
• 4.1.1 基于图案长度分割43-44
• 4.1.2 基于垂直投影分割44-45
• 4.2 帧差法45-56
• 4.2.1 灰度定位46-56
• 4.3 计算锯条的齿数56-63
• 4.4 本章小结63-64
• 第五章 基于机器视觉的锯条缺陷检测系统开发64-73
• 5.1 机器视觉系统简介64-66
• 5.1.1 系统的开发环境和开发工具64-65
• 5.1.2 系统实现功能65
• 5.1.3 系统框架及工作原理65-66
• 5.2 系统软件66-72
• 5.2.1 系统软件设计66-67
• 5.2.2 系统的工作界面67-68
• 5.2.3 系统的操作68-71
• 5.2.4 数据储存71-72
• 5.3 本章小结72-73
• 结论与展望73-75
• 参考文献75-79
• 致谢79-80
• 附录80-85

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