汽車(chē)輪轂內(nèi)部缺陷自動(dòng)檢測(cè)技術(shù).pdf

1、X射線檢測(cè)是汽車(chē)輪轂質(zhì)量的主要檢測(cè)方式。目前廠家大多采用人工方式來(lái)評(píng)定產(chǎn)品的質(zhì)量，大大降低了生產(chǎn)的自動(dòng)化程度，評(píng)定結(jié)果也不可靠，因此實(shí)現(xiàn)汽車(chē)輪轂缺陷檢測(cè)的自動(dòng)化，對(duì)提高汽車(chē)輪轂生產(chǎn)效率、降低制造成本等具有重要意義。本文為解決現(xiàn)有檢測(cè)方式存在的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了滿足當(dāng)前工業(yè)檢測(cè)需要的汽車(chē)輪轂缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴通常直接采集的X射線圖像具有對(duì)比度不高、缺陷邊緣模糊、噪聲多、存在較大的背景起伏等特點(diǎn)，本文詳細(xì)分析了影

2、響圖像質(zhì)量的原因，在圖像采集時(shí)采用多幀疊加降噪極大提高了信噪比，很好的抑制了噪聲；同時(shí)引入了醫(yī)學(xué)圖像上窗位窗寬的灰度調(diào)節(jié)算法來(lái)拉升圖像灰度動(dòng)態(tài)范圍，并使用了線性反銳化掩膜算法來(lái)增強(qiáng)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)；⑵X射線成像設(shè)備每次只能檢測(cè)到輪轂的一部分，必須借助于機(jī)械裝置定時(shí)旋轉(zhuǎn)輪轂以保證所有部位都能檢測(cè)到，由于機(jī)械運(yùn)動(dòng)存在誤差，導(dǎo)致輪轂示教過(guò)程中標(biāo)示的ROI也出現(xiàn)偏差，引起了最終缺陷檢測(cè)的漏判和誤判。文中將圖像配準(zhǔn)技術(shù)在ROI自動(dòng)跟蹤上進(jìn)行了應(yīng)用

3、，其中輪心使用了基于特征的圖像配準(zhǔn)方法，配準(zhǔn)效果良好，且耗時(shí)均降到了ms級(jí)別；輪輻由于結(jié)構(gòu)邊緣自身的誤差再加上邊緣較粗等干擾，使用基于特征的圖像配準(zhǔn)方法效果較差，而使用基于灰度的歸一化互相關(guān)配準(zhǔn)算法取得了不錯(cuò)效果，并在此基礎(chǔ)上，使用了基于一維投影的改進(jìn)算法，配準(zhǔn)效果與傳統(tǒng)NCC算法一樣，但在算法耗時(shí)方面有的很大提高，更加滿足了系統(tǒng)在線實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求；⑶在充分考慮缺陷檢測(cè)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性基礎(chǔ)上，經(jīng)過(guò)實(shí)際的試驗(yàn)論證，使用了基于ROI的動(dòng)態(tài)閾