基于混合特征融合的注塑過程中模具表面異常檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、隨著塑料制品的廣泛應(yīng)用，塑料加工成型技術(shù)受到了普遍關(guān)注。注塑機(jī)是最主要的塑料制品生產(chǎn)設(shè)備，但當(dāng)注塑產(chǎn)品未能正常落下等生產(chǎn)異常情況發(fā)生時(shí)，模具很容易損壞，從而嚴(yán)重影響生產(chǎn)。傳統(tǒng)的注塑模具異常檢測(cè)方法精度或效率不夠，無法滿足實(shí)際生產(chǎn)需求。基于機(jī)器視覺的模具異常檢測(cè)系統(tǒng)自動(dòng)化程度高，在實(shí)際生產(chǎn)中應(yīng)用越來越廣泛。另外，注塑機(jī)生產(chǎn)過程中總是存在明顯振動(dòng)，現(xiàn)有的基于機(jī)器視覺的注塑模具異常檢測(cè)的研究大多沒有考慮系統(tǒng)在振動(dòng)環(huán)境中的檢測(cè)效果，將其直接應(yīng)用

2、于振動(dòng)環(huán)境時(shí)，異常檢測(cè)準(zhǔn)確率偏低。本文以提高高振幅環(huán)境下注塑模具異常檢測(cè)的準(zhǔn)確率為目的，圍繞圖像配準(zhǔn)和模具異常檢測(cè)相關(guān)方面展開研究。
　　第一章分析本文注塑模具異常檢測(cè)任務(wù)的對(duì)象和目標(biāo)，提出本文檢測(cè)任務(wù)的難點(diǎn)，并使用圖像配準(zhǔn)和模具異常檢測(cè)相關(guān)技術(shù)完成視覺檢測(cè)任務(wù)，介紹了注塑模具異常檢測(cè)的研究意義，分析了圖像配準(zhǔn)和注塑模具異常檢測(cè)兩方面的研究現(xiàn)狀，最后給出了本文的主要內(nèi)容組成和組織框架結(jié)構(gòu)。
　　第二章對(duì)SIFT描述符點(diǎn)特征提

3、取及SIFT特征的圖像配準(zhǔn)方法進(jìn)行了詳細(xì)介紹，提出了利用注塑模具表面圖像配準(zhǔn)解決模具生產(chǎn)中存在的振動(dòng)問題，分析了注塑模具表面圖像的局部特征提取過程，通過分析圖像配準(zhǔn)中基于特征的方法，選擇了基于特征點(diǎn)的方法作為注塑模具表面圖像配準(zhǔn)的基礎(chǔ)。
　　第三章提出了基于全局特征的圖像配準(zhǔn)方法，解決高振幅注塑模具表面圖像局部配準(zhǔn)準(zhǔn)確率低的問題，完成了全局特征GRGC描述子模型及全局向量GRGC-SIFT的構(gòu)建，并進(jìn)一步討論了GRGC-SIFT特

4、征描述符算子中的參數(shù)及模具表面圖像基于GRGC-SIFT向量的配準(zhǔn)結(jié)果。
　　第四章提出基于圖像配準(zhǔn)差分的注塑模具異常檢測(cè)方法，該方法通過使用透射變換及模板差分進(jìn)行注塑模具表面圖像異常區(qū)域提取。首先使用八點(diǎn)法計(jì)算模板圖像與實(shí)時(shí)圖像之間的變換矩陣，實(shí)時(shí)圖像經(jīng)變換矩陣轉(zhuǎn)換后與模板圖像作差分處理，差分后的圖像再進(jìn)行二值化，從而提取模板圖像與實(shí)時(shí)生產(chǎn)圖像間的差異，最后使用開操作去除噪聲得到最終差異圖像。
　　第五章介紹本文設(shè)計(jì)的注塑