基于图像处理的精密铸件裂纹检测系统研究
发布时间:2021-06-23 05:02
数字图像处理技术在铸造产业中发挥着重要的作用,基于准确可靠、不接触损伤表面、效率高和易集成等优点,数字图像处理的检测技术得到了广泛关注。本文针对精密铸件裂纹图像的特点,设计开发了集图像采集、分割、识别、测量和提取为一体的精密铸件的裂纹自动检测识别系统。通过对采集到的裂纹图像进行阈值分割、形态学处理、特征标识以及特征提取,提出针对精密铸件裂纹特征的检测方法。本文主要完成了以下工作:1.分析了磁粉检测技术和数字图像处理技术的研究现状,指出当前磁粉检测技术中存在的不足,结合图像处理的检测方法,构建了基于图像处理技术的裂纹自动识别系统的总体结构和设计方案。针对裂纹自动识别系统的性能需求,对系统的硬件选型和软件的设计流程进行了详细的分析。2.介绍了图像增强和去噪的技术,分别研究了直方图修正、彩色增强和中值滤波、均值滤波、锐化滤波等算法,最终采用直方图修正的方法对图像进行图像增强,中值滤波的方法对图像进行去噪,解决了原始图像由于光照不均导致的图像不清晰等问题。3.研究了图像边缘检测、阈值分割和区域分割等图像分割技术,最终采用最大累间差法对图像进行分割,实现了图像中目标信息与背景信息的分离。接着对分...
【文章来源】:太原科技大学山西省
【文章页数】:66 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图像处理式自动磁粉探伤装置
NY-20型荧光磁粉Fig.2.1NY-20Fluorescentmagneticpowder
系统总体计算机
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于图像处理的疲劳裂纹扩展长度在线测量方法[J]. 高红俐,郑欢斌,姜伟,齐子诚. 中国机械工程. 2016(07)
[2]基于图像处理的玻璃瓶口裂纹检测系统设计与实现[J]. 李军成,肖健,李兵. 计算机测量与控制. 2015(11)
[3]核电厂汽轮机转子叶片的荧光磁粉检测[J]. 付千发,李朋,李邱达,葛亮,张明. 无损检测. 2015(08)
[4]航空发动机内部裂纹自动测量方法研究[J]. 李华,陈果,陈新波,王洪民. 计算机工程与应用. 2016(11)
[5]基于图像处理的轴类零件表面裂纹检测[J]. 厉荣宣,沈希忠,张树行,陈圣杰. 图学学报. 2015(01)
[6]图像处理技术的荧光磁粉探伤法[J]. 厉荣宣,沈希忠. 上海应用技术学院学报(自然科学版). 2014(04)
[7]基于图像处理的陶瓷产品缺陷识别研究[J]. 李业富,赵玉刚,姜文革. 现代制造工程. 2014(05)
[8]表面裂纹荧光磁粉检测分析[J]. 郑何程,冯建,卢继平. 科技传播. 2013(23)
[9]基于机器视觉的螺纹零件头部裂纹检测[J]. 杨攀,姜立军,李哲林. 计算机应用与软件. 2013(04)
[10]基于图像识别技术的螺栓裂缝识别系统研究[J]. 李亚琳,王玉增,李柏震,刘双源. 组合机床与自动化加工技术. 2013(03)
博士论文
[1]图像局部特征提取及应用研究[D]. 黄明明.北京科技大学 2016
[2]图像直方图特征及其应用研究[D]. 汪启伟.中国科学技术大学 2014
[3]基于视觉信息的图像特征提取算法研究[D]. 戴金波.吉林大学 2013
[4]基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术研究[D]. 龚爱平.浙江大学 2013
[5]基于磁性技术的无损检测方法研究[D]. 黄东岩.吉林大学 2012
硕士论文
[1]基于荧光磁粉的智能无损检测技术研究及实现[D]. 林果.西南科技大学 2016
[2]磁粉检测图像智能辨识方法研究及实现[D]. 李远江.西南科技大学 2015
[3]磁粉检测裂纹图像特征提取方法研究及实现[D]. 初延亮.西南科技大学 2015
[4]Bayer型CCD前端视频采集模块的优化及预处理算法的研究[D]. 王晨.南京理工大学 2015
[5]基于图像处理的轨道裂纹缺陷自动检测系统研究[D]. 吴成和.南京大学 2014
[6]基于数字图像处理的零件表面裂纹检测研究[D]. 曹宇.武汉科技大学 2014
[7]灰度图像的直方图均衡化处理研究[D]. 陈永亮.安徽大学 2014
[8]焊缝射线检测缺陷图像的计算机提取与自动识别研究[D]. 武正彬.兰州理工大学 2013
[9]基于三维彩色直方图均衡化的彩色图像增强算法研究[D]. 宋玉婷.山东财经大学 2013
[10]基于图像处理的路面裂纹检测技术研究[D]. 易春菊.武汉理工大学 2013
本文编号:3244286
【文章来源】:太原科技大学山西省
【文章页数】:66 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图像处理式自动磁粉探伤装置
NY-20型荧光磁粉Fig.2.1NY-20Fluorescentmagneticpowder
系统总体计算机
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于图像处理的疲劳裂纹扩展长度在线测量方法[J]. 高红俐,郑欢斌,姜伟,齐子诚. 中国机械工程. 2016(07)
[2]基于图像处理的玻璃瓶口裂纹检测系统设计与实现[J]. 李军成,肖健,李兵. 计算机测量与控制. 2015(11)
[3]核电厂汽轮机转子叶片的荧光磁粉检测[J]. 付千发,李朋,李邱达,葛亮,张明. 无损检测. 2015(08)
[4]航空发动机内部裂纹自动测量方法研究[J]. 李华,陈果,陈新波,王洪民. 计算机工程与应用. 2016(11)
[5]基于图像处理的轴类零件表面裂纹检测[J]. 厉荣宣,沈希忠,张树行,陈圣杰. 图学学报. 2015(01)
[6]图像处理技术的荧光磁粉探伤法[J]. 厉荣宣,沈希忠. 上海应用技术学院学报(自然科学版). 2014(04)
[7]基于图像处理的陶瓷产品缺陷识别研究[J]. 李业富,赵玉刚,姜文革. 现代制造工程. 2014(05)
[8]表面裂纹荧光磁粉检测分析[J]. 郑何程,冯建,卢继平. 科技传播. 2013(23)
[9]基于机器视觉的螺纹零件头部裂纹检测[J]. 杨攀,姜立军,李哲林. 计算机应用与软件. 2013(04)
[10]基于图像识别技术的螺栓裂缝识别系统研究[J]. 李亚琳,王玉增,李柏震,刘双源. 组合机床与自动化加工技术. 2013(03)
博士论文
[1]图像局部特征提取及应用研究[D]. 黄明明.北京科技大学 2016
[2]图像直方图特征及其应用研究[D]. 汪启伟.中国科学技术大学 2014
[3]基于视觉信息的图像特征提取算法研究[D]. 戴金波.吉林大学 2013
[4]基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术研究[D]. 龚爱平.浙江大学 2013
[5]基于磁性技术的无损检测方法研究[D]. 黄东岩.吉林大学 2012
硕士论文
[1]基于荧光磁粉的智能无损检测技术研究及实现[D]. 林果.西南科技大学 2016
[2]磁粉检测图像智能辨识方法研究及实现[D]. 李远江.西南科技大学 2015
[3]磁粉检测裂纹图像特征提取方法研究及实现[D]. 初延亮.西南科技大学 2015
[4]Bayer型CCD前端视频采集模块的优化及预处理算法的研究[D]. 王晨.南京理工大学 2015
[5]基于图像处理的轨道裂纹缺陷自动检测系统研究[D]. 吴成和.南京大学 2014
[6]基于数字图像处理的零件表面裂纹检测研究[D]. 曹宇.武汉科技大学 2014
[7]灰度图像的直方图均衡化处理研究[D]. 陈永亮.安徽大学 2014
[8]焊缝射线检测缺陷图像的计算机提取与自动识别研究[D]. 武正彬.兰州理工大学 2013
[9]基于三维彩色直方图均衡化的彩色图像增强算法研究[D]. 宋玉婷.山东财经大学 2013
[10]基于图像处理的路面裂纹检测技术研究[D]. 易春菊.武汉理工大学 2013
本文编号:3244286
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