基于机器视觉的滚焊机钢筋骨架焊接缺陷在线检测系统

发布时间：2017-09-19 16:03

  本文关键词：基于机器视觉的滚焊机钢筋骨架焊接缺陷在线检测系统

  更多相关文章： 钢筋骨架 缺陷检测 机器视觉 特征提取 BP神经网络

【摘要】：焊接在现代工业发展中具有重要的地位,在建筑、桥梁等多领域中都有着广泛的应用。焊接质量的好坏关系到产品的可靠性,所以对于焊接缺陷的检测就显得尤为重要。目前,焊接缺陷检测主要由人工完成,但人工检测存在着效率低、成本高、工作量大、检测结果受主观因素影响等缺陷。所以,人们需要研究出一种更有效的自动化焊接缺陷检测方式来代替人工检测,以实现焊接缺陷检测的规范化和智能化。本文以圆形的钢筋骨架为研究对象,通过使用CCD摄像机采集钢筋骨架焊接图像,研究焊接缺陷检测算法,经过图像处理快速提取出钢筋骨架缺陷特征,从而识别出焊接缺陷的类型。本文主要研究内容包括以下几个方面:根据钢筋骨架焊接生产环境,搭建一套基于机器视觉的钢筋骨架焊接缺陷图像采集装置。结合钢筋骨架焊接缺陷检测图像要求完成CCD摄像机和图像采集卡的选型。对采集到的钢筋骨架焊接图像进行图像处理:包括采用差分检测法去除大面积的背景区域提取出焊缝区域;采用中值滤波法对提取的焊缝区域进行降噪,在降低噪声干扰的同时又能很好的保持图像的边缘细节信息;采用模糊增强法对滤波后图像进行对比度增强,使得焊缝区域更加清晰,细节更加凸显;对增强后图像采用优化的Otsu法进行分割,该方法在考虑类间方差和类内方差对图像分割效果影响的基础上,用方差信息代替均值信息,提高了图像分割的质量和图像实时处理的速率;对分割后图像进行小面积背景去除和列扫描处理,提取出钢筋骨架缺陷区域,为后续的特征提取和缺陷识别奠定了基础。,对钢筋骨架缺陷区域图像进行几何特征的定量计算。采用八连通区域标记法对焊接缺陷区域进行目标标记和用链码表的方式对缺陷边缘进行跟踪,从而对图像中缺陷区域进行区分和实现缺陷区域边缘信息存储,通过计算得出缺陷区域的周长、面积、长短轴比和圆形度四个特征参量。通过对钢筋骨架焊接缺陷识别方法的研究,制定了一套钢筋骨架焊接缺陷检测流程,针对焊点脱落、表面裂纹、表面气孔缺陷,采用BP神经网络识别的方法,识别出缺陷的类型,判断出生产的钢筋骨架是否满足生产要求。
【关键词】：钢筋骨架 缺陷检测 机器视觉 特征提取 BP神经网络
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG441.7;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第1章 绪论13-19
• 1.1 课题研究的背景和意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-16
• 1.2.1 国外研究现状14-16
• 1.2.2 国内研究现状16
• 1.3 本文主要研究内容及论文结构16-18
• 1.4 本章小结18-19
• 第2章 钢筋骨架焊接缺陷在线检测系统总体设计19-27
• 2.1 视觉检测系统的总体设计19-20
• 2.2 视觉检测系统的硬件组成20-24
• 2.2.1 焊接缺陷图像采集系统20-21
• 2.2.2 CCD的选型21-23
• 2.2.3 图像采集卡的特性分析及选型23-24
• 2.3 视觉检测系统的软件设计流程24-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第3章 钢筋骨架焊接缺陷图像处理与特征提取算法研究27-49
• 3.1 焊接缺陷图像预处理算法27-34
• 3.1.1 差分法焊缝区域提取27-28
• 3.1.2 中值滤波法图像降噪28-31
• 3.1.3 模糊法图像增强31-34
• 3.2 Otsu图像分割优化算法34-39
• 3.2.1 传统的Otsu法阈值分割35-37
• 3.2.2 Otsu优化算法阈值分割37-39
• 3.3 焊缝缺陷区域提取算法39-41
• 3.3.1 小面积背景去除39
• 3.3.2 缺陷图像反色39-40
• 3.3.3 缺陷区域提取40-41
• 3.4 缺陷区域目标标记和边界轮廓跟踪算法41-45
• 3.4.1 缺陷区域目标标记41-43
• 3.4.2 缺陷区域边界轮廓跟踪43-45
• 3.5 缺陷区域的几何特征参数计算45-47
• 3.6 本章小结47-49
• 第4章 钢筋骨架焊接缺陷图像识别49-65
• 4.1 钢筋骨架常见焊接缺陷类型和识别方法49-52
• 4.1.1 漏焊缺陷识别方法49-50
• 4.1.2 虚焊缺陷识别方法50
• 4.1.3 焊点脱落缺陷识别方法50-51
• 4.1.4 焊缝表面缺陷识别方法51-52
• 4.2 钢筋骨架焊接缺陷识别技术路线52-53
• 4.3 基于BP神经网络的钢筋骨架缺陷识别53-63
• 4.3.1 神经网络的概述53-55
• 4.3.2 BP神经网络的原理55-56
• 4.3.3 BP神经网络算法描述56-58
• 4.3.4 BP算法的不足与改进58-59
• 4.3.5 BP网络的设计与实验59-63
• 4.4 本章小结63-65
• 第5章 钢筋骨架焊接缺陷识别系统开发及应用65-81
• 5.1 钢筋骨架焊接缺陷图像识别软件系统开发65-68
• 5.1.1 VS2010开发平台简介65-66
• 5.1.2 Vb.net程序语言66-67
• 5.1.3 软件系统结构框架67-68
• 5.2 钢筋骨架焊接缺陷检测系统应用68-80
• 5.2.1 系统主界面的介绍68-69
• 5.2.2 图像采集与管理69-70
• 5.2.3 焊缝区域图像处理和特征提取70-75
• 5.2.4 缺陷区域图像处理和特征提取75-78
• 5.2.5 图像识别78-79
• 5.2.6 数据管理79-80
• 5.3 本章小结80-81
• 总结与展望81-83
• 参考文献83-87
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文及参与的科研项目87-89
• 致谢89

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