磁瓦尺寸测量与表面缺陷检测及其系统开发

发布时间：2017-06-15 14:01

  本文关键词：磁瓦尺寸测量与表面缺陷检测及其系统开发，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近些年随着我国经济技术的不断提升,很多企业对高质量、高精度以及高可靠度的产品需求也日益增加,传统的检测方法已经不能满足产品快速检测的要求。而影像以及计算机技术的提升,使得基于机器视觉的检测系统成为可能,并在很多领域得到广泛应用。在工业生产领域,很多企业以基于机器视觉的缺陷检测系统为工具从而对产品质量进行控制。基于上述背景,本文对磁瓦尺寸的测量以及表面缺陷的视觉检测方法进行了研究,提出了针对磁瓦表面缺陷以及整体尺寸的视觉检测算法,并将其运用在缺陷检测系统中。首先,针对项目总体要求以及实际生产环境设计了缺陷检测系统,该系统包含四个子系统:机械系统、视觉系统、控制系统和应用软件系统。机械系统主要有传送机构、上料整理机构、剔除机构、翻转机构和相机采集机构构成,其中剔除机构主要负责对产线上检测出的不合格磁瓦进行剔除,翻转机构主要负责对磁瓦的正反面进行翻转已完成正反面缺陷的检测;视觉系统主要有触发传感器、相机、照明光源和镜头等构成,针对磁瓦表面形状为弧形的特点使用了上海英诚公司的碗状照明光源,以便能够使光均匀的打在磁瓦表面。同时针对视野范围以及精度要求为50?m选用了加拿大Teledyne DALSA公司的分辨率为1280?960的Genie相机。其次,对采集的磁瓦图像进行了预处理研究。通过综合比较,分别选取了高通滤波和Canny算子对磁瓦图像进行滤波处理及边缘提取;并利用OTSU算法对图像进行阈值分割,利用数字形态学对阈值分割后可能存在的噪声进行去噪。进而,在磁瓦外观尺寸测量中,针对传统霍夫圆只能拟合单个圆的限制,提出了基于椭圆的同心圆拟合算法,以便通过拟合磁瓦端面的上下弧面来计算磁瓦的厚度;同时,采用基于重心的最小外接矩形算法来计算磁瓦的长、宽和高度。针对磁瓦表面缺陷的检测,通过提取矩形度、圆形度、一阶中心矩、而阶中心矩以及外接矩形长宽比等缺陷区域的特征,设计支持向量机分类器对磁瓦缺陷进行分类,并将尺寸测量和缺陷检测是否同时满足标准作为判别磁瓦是否合格的标准。实验表明:缺陷检测和尺寸测量符合要求,表面检测和尺寸测量的时间在200ms以内。最后,开发了磁瓦表面缺陷检测系统的软件,此系统的图像采集和处理分别基于Sapera LT软件库和OpenCV开源图像处理函数库开发。同时系统基于Visual Studio 2010集成环境开发,使用MFC框架的MVC架构实现,其将对话框类和视图类看做是View类,相应的图像处理算法看做Model类,线程控制相关的看做Control类,这样有利于代码的后续开发和重用。针对系统中图像采集、处理和显示三个主要任务,采用独立的线程来完成相应的任务。实际运行结果表明,软件长时间运行稳定。
【关键词】：磁瓦 缺陷检测 机器视觉 OpenCV 尺寸测量
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要6-8
• Abstract8-12
• 第一章 绪论12-19
• 1.1 课题研究背景与意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-17
• 1.2.1 无损检测13
• 1.2.2 缺陷检测研究介绍13-14
• 1.2.3 磁瓦表面缺陷检测方法14-17
• 1.3 机器视觉常用工具17-18
• 1.3.1 Halcon机器视觉软件库17
• 1.3.2 Matlab图像处理工具箱17
• 1.3.3 OpenCV开源图像处理软件库17-18
• 1.4 课题的研究内容18-19
• 第二章 磁瓦缺陷检测系统总体设计19-25
• 2.1 本项目检测系统总体方案设计19-20
• 2.1.1 磁瓦缺陷检测总体设计要求19
• 2.1.2 图像采集部分需求19-20
• 2.2 各子系统详细设计20-24
• 2.2.1 机械系统20-22
• 2.2.2 控制系统22-23
• 2.2.3 视觉系统23-24
• 2.3 本章小结24-25
• 第三章 机器视觉系统部件的选取25-32
• 3.1 相机的选取和分析25-27
• 3.1.1 相机选取的考虑因素25-26
• 3.1.2 相机选择和计算26-27
• 3.2 镜头选择和分析27-29
• 3.2.1 镜头选取的考虑因素27-28
• 3.2.2 镜头选择和计算28-29
• 3.3 光源的选取29-31
• 3.3.1 光源选型基本要求29
• 3.3.2 光源的类型29-30
• 3.3.3 系统照明方式选择30-31
• 3.4 本章总结31-32
• 第四章 磁瓦图像预处理方法研究32-45
• 4.1 图像预处理算法总体流程32
• 4.2 磁瓦图像的采集32
• 4.3 磁瓦图像的滤波处理32-35
• 4.3.1 空域锐化增强33-35
• 4.4 图像分割35-41
• 4.4.1 图像边缘检测35-39
• 4.4.2 图像二值化39-41
• 4.5 图像二值形态学41-44
• 4.5.1 膨胀原理41-42
• 4.5.2 腐蚀原理42-44
• 4.6 本章小结44-45
• 第五章 磁瓦尺寸测量以及缺陷检测45-62
• 5.1 尺寸测量以及缺陷检测算法的总体流程设计45-46
• 5.2 磁瓦尺寸测量46-54
• 5.2.1 相机标定46-48
• 5.2.2 尺寸测量48-54
• 5.3 图像缺陷分类54-58
• 5.3.1 缺陷特征提取54-56
• 5.3.2 分类器设计56-58
• 5.4 图像缺陷检测58-61
• 5.4.1 缺陷检测标准58-59
• 5.4.2 产品合格判别59-61
• 5.5 本章小结61-62
• 第六章 软件系统实现62-75
• 6.1 MVC软件架构以及在MFC中的实现62-63
• 6.2 模块功能划分63-68
• 6.2.1 模型部分63-67
• 6.2.2 控制器部分67
• 6.2.3 视图部分67-68
• 6.3 性能需求分析68
• 6.4 软件系统的实现68-70
• 6.4.1 MVC架构的实现68-69
• 6.4.2 多线程实现69-70
• 6.5 系统整体实现70-74
• 6.6 本章小结74-75
• 第七章 总结与展望75-77
• 7.1 总结75-76
• 7.2 展望76-77
• 参考文献77-81
• 致谢81-82
• 攻读硕士学位期间的研究成果82

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