基于机器视觉的外螺纹表面缺陷检测系统研究

发布时间：2017-08-21 17:32

  本文关键词：基于机器视觉的外螺纹表面缺陷检测系统研究

  更多相关文章： 机器视觉 螺纹表面缺陷 图像增强 图像分割 无损检测

【摘要】：螺纹在工业生产、机械传动、汽车、航空航天等领域内应用非常广泛,根据外径大小和材质的不同,螺纹起到的作用也不相同。螺纹起到的作用主要分为:机械传动、紧固设备、连接设备等作用。正因为螺纹的用途如此之广和作用如此之大,所以对螺纹的质量进行评价具有非常的意义。为了跟上工业生产发展的脚步,我们应该找出一个快速、有效的方法来对螺纹的质量进行检测,对于有缺陷的螺纹,必须及时发现并剔除,避免造成无法预料的严重后果。决定螺纹质量的因素主要有:螺纹尺寸、表面缺陷、机械性能、化学成分、表面镀层。目前国内外对于外螺纹表面缺陷还没有完全成熟的检测方法,因此开发一套用于螺纹表面缺陷的检测系统是非常有必要的。在深入学习了机器视觉技术后,设计了外螺纹表面缺陷检测系统,主要包括图像采集和图像处理两大部分。本文具体的研究工作如下:①在查阅了相关文献,并在综合对比了各种缺陷的无损检测方法的优缺点以后,确定了采用了机器视觉的检测方法。②深入学习了机器视觉技术,最终选择了面阵相机的图像采集方案,给出了选择依据;根据确定的采集方案设计了配套的光学镜头、光源等其他器件;为检测系统设计了运动控制平台,并根据所选的器件搭建了图像采集平台。③针对螺纹图像的纹理特性,本文设计了检测缺陷的处理算法。获得螺纹的表面图像后,首先分析图像中可能存在的噪声并用中值滤波的方法滤出噪声;然后采用离散余弦对图像进行增强,在图像增强过程中设计了合适的功率滤波器,利用求曲率最大值的方法得到滤波器的最佳阈值,滤出背景信息,使背景和缺陷之间的对比度达到最大,从而实现图像的增强;然后用SPC(统计过程控制)二值化分割的方法,将缺陷从图像中分割出来,最后根据给定的判定方法来判定是否为缺陷。④设计了检测系统的人机交互界面,使得检测系统的操作更加简便。实验结果表明:不管缺陷是在螺纹的牙顶还是牙底,检测系统都能够有效的检测出来,对于没有缺陷的螺纹,检测系统也能正确判断。该系统具有实时性好、速度快,无接触的特点,具有较大的实用价值。
【关键词】：机器视觉 螺纹表面缺陷 图像增强 图像分割 无损检测
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 中文摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 绪论8-13
• 1.1 研究背景和意义8
• 1.2 工业中表面缺陷的无损检测的方法8-10
• 1.3 机器视觉检测技术的国内外研究现状10-12
• 1.4 本课题主要研究的工作内容12-13
• 2 检测系统硬件平台的搭建13-27
• 2.1 采集方案的确定13-15
• 2.2 面阵相机的选择15-16
• 2.3 光学镜头的选择16-19
• 2.4 光源及照明方式的选择19-23
• 2.4.1 光源的选择19-21
• 2.4.2 照明方式的选择21-23
• 2.5 运动控制平台的设计23-26
• 2.5.1 运动控制平台的工作原理23-24
• 2.5.2 运动控制平台的驱动电路设计24-26
• 2.6 本章小结26-27
• 3 检测算法及编程实现27-47
• 3.1 螺纹表面缺陷检测算法的实现27-43
• 3.1.1 检测系统算法的结构图27-28
• 3.1.2 图像预处理28-31
• 3.1.3 基于离散余弦变换的图像增强方法31-37
• 3.1.4 缺陷信息的提取37-43
• 3.1.5 缺陷的判定和输出43
• 3.2 软件系统设计43-46
• 3.2.1 螺纹表面缺陷检测系统主界面设计43-45
• 3.2.2 参数设定界面45
• 3.2.3 历史结果查询界面45-46
• 3.3 本章小结46-47
• 4 实验结果及分析47-55
• 4.1 实验结果47-52
• 4.2 实验检测结果分析52
• 4.3 影响检测准确率的因素52-54
• 4.4 本章小结54-55
• 5 总结与展望55-57
• 5.1 本文工作总结55-56
• 5.2 后期工作展望56-57
• 致谢57-58
• 参考文献58-60

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本文编号：714213