饮料生产线金属罐盖表面缺陷检测方法研究

发布时间：2023-04-27 21:39

　　饮料生产线金属罐盖表面缺陷检测是容器质量检测的重要部分,是保证产品质量的关键环节。人工检测作为传统的罐盖表面缺陷检测手段容易受主观因素影响,检测精确率较低,时效性较差。随着以智能装备为核心的智能制造技术的发展,基于机器视觉的表面缺陷检测技术能够通过对图像进行分析与处理识别缺陷,从而代替人工检测,而实时且精准的图像处理技术是实现罐盖表面视觉检测的关键。本文以饮料生产线上金属罐装容器罐盖为研究对象,针对其表面可能出现的脏污、形变、划痕等缺陷,研发高速高精度的罐盖表面缺陷检测方法。主要研究内容与创新如下:针对罐盖图像可能出现较多干扰点影响从而造成罐盖定位误差的现象,本文提出一种基于边缘点约束的多圆周权重拟合定位方法。该方法通过罐盖重心点扫描三层边缘点,对外层边缘点进行圆拟合得到初定圆心,然后通过初定圆心约束剩余的边缘点,进行权重拟合得到最优的罐盖中心位置。实验结果表明,该方法能够克服干扰点的影响实现罐盖的精确定位,对于1296×966大小的罐盖图像,平均定位误差小于2.5个像素,执行时间小于5毫秒。针对中心区域出现的不规则复杂纹理干扰和光照不均的影响造成误检率高的现象,提出一种基于全局自适应...

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 智能制造与机器视觉
        1.1.2 饮料智能生产线与罐盖表面缺陷检测系统
    1.2 饮料智能生产线国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 本文研究内容与结构
第2章 金属罐盖表面缺陷检测平台设计
    2.1 引言
    2.2 检测对象与缺陷特征分析
    2.3 罐盖检测难点分析
    2.4 缺陷检测实验平台总体设计
    2.5 机械传动模块设计
        2.5.1 罐盖下料模块
        2.5.2 罐盖传输模块
        2.5.3 次品剔除模块
    2.6 罐盖视觉成像系统设计
        2.6.1 视觉成像系统结构设计
        2.6.2 成像光路设计与设备选型分析
        2.6.3 视觉成像触发器选型分析
    2.7 电气控制系统设计
    2.8 本章小结
第3章 罐盖定位算法研究
    3.1 引言
    3.2 图像预处理
        3.2.1 平滑降噪处理
        3.2.2 背景分割
        3.2.3 边缘点获取
    3.3 常见罐盖定位算法分析
        3.3.1 基于熵率超像素分割的定位算法
        3.3.2 随机霍夫圆定位及改进算法
        3.3.4 最小二乘拟合法
        3.3.5 三点随机圆检测法
    3.4 定位误差分析
        3.4.1 径向扫面边缘点产生的误差
        3.4.2 边缘点选取产生的误差
        3.4.3 拟合计算产生的误差
    3.5 基于边缘点约束的多圆周权重拟合定位算法
        3.5.1 边缘点约束
        3.5.2 多圆周权重拟合
    3.6 实验结果分析
    3.7 本章小结
第4章 罐盖表面缺陷检测方法研究
    4.1 罐盖区域划分
    4.2 传统罐盖中心区域检测算法分析
        4.2.1 背景差分法
        4.2.2 梯度偏差统计法
        4.2.3 基于Lab空间图分割的聚类方法
        4.2.4 基于显著性检测与标准差滤波结合的方法
    4.3 基于全局自适应LBP算子的中心区域检测方法
    4.4 基于高斯二阶微分滤波与SVM的环形区域检测方法
        4.4.1 径向展开灰度投影
        4.4.2 高斯二阶微分滤波与特征提取
        4.4.3 基于SVM分类的环形区域缺陷检测
    4.5 实验结果分析
        4.5.1 中心区域检测实验结果分析
        4.5.2 环形区域检测实验结果分析
    4.6 本章小结
总结与展望
参考文献
致谢
附录A 攻读学位期间所发表论文和专利
附录B 攻读学位期间所参加的科研项目目录



本文编号：3803114