锅炉用小径无缝钢管缺陷的视觉检测系统设计与实现

发布时间：2020-03-26 18:29

【摘要】：质量控制是一个企业的核心竞争力,在锅炉行业更是如此。身处煤电锅炉寒冬,面对利润下降、产能过剩,企业对质量的把控越来越严格。然而,人工检测效率不高,且误检、漏检可能性大,检出的缺陷种类和缺陷结果都十分有限。机器视觉技术是近几年来随着计算机和自动化的发展而日趋成熟的一种检测方法,已成为当前企业研究的重点和趋势。本文以锅炉用小径无缝钢管为研究对象,重点研究表面缺陷的机器视觉检测。根据现场环境及企业要求,首先确定无缝钢管表面缺陷识别系统组成及总体设计方案,并详细分析各种图像分割和图像增强等图像处理方法,采用一种改进的高效中值滤波方法进行噪声平滑,使之既有效去除噪声,又能保留图像细节信息。针对钢管不同表面缺陷导致不同纹理变化的特点,研究影响纹理特征的参数,以无缺陷钢管样本特征参数为模板,建立特征数据库,通过对比分析检测缺陷,使检测成功率达到工业自动化检测要求。
【学位授予单位】：黑龙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TH878;TP391.41

【参考文献】

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本文编号：2601801