基于LabVIEW的竹片缺陷檢測(cè)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺的缺陷檢測(cè)技術(shù)成為了當(dāng)今的熱點(diǎn)問題。本文主要采用數(shù)字圖像處理的理論研究了竹片圖像的缺陷檢測(cè)方法，分析了四種常用的缺陷檢測(cè)算法，在此基礎(chǔ)上提出了基于LabVIEW與Matlab混合編程的一種竹片圖像的缺陷檢測(cè)新方法。
　　本文首先通過掃描法和最小外接矩形法對(duì)傾斜的圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)平移和目標(biāo)匹配定位，建立直角坐標(biāo)系，進(jìn)一步完成了圖像數(shù)字化處理，然后進(jìn)行彩色圖像灰度化、二值化及圖像特征提取等操作。在上述

2、預(yù)處理的基礎(chǔ)上，運(yùn)用輪廓檢測(cè)法檢測(cè)輪廓缺陷，采用圖像的差影法和灰度相關(guān)性算法檢測(cè)竹片圖像的紋理缺陷，進(jìn)一步采用灰度值統(tǒng)計(jì)法對(duì)紋理缺陷進(jìn)行精度檢測(cè)。并更深層次的采用Matlab對(duì)竹片目標(biāo)區(qū)域的灰度值精確提取，進(jìn)行灰度值統(tǒng)計(jì)分析，將閾值和灰度值的標(biāo)準(zhǔn)差比較，判斷竹片的合格性。將上述幾種方法進(jìn)行組合檢測(cè)輪廓缺陷和紋理缺陷等主要竹片缺陷。
　　然后，進(jìn)行了輪廓缺陷和紋理缺陷檢測(cè)相關(guān)實(shí)驗(yàn)，特別是基于灰度值統(tǒng)計(jì)分析的紋理缺陷檢測(cè)算法。在Lab

3、VIEW平臺(tái)上結(jié)合Matlab腳本對(duì)竹片圖像的缺陷檢測(cè)算法進(jìn)行了編程，這種混合編程對(duì)目標(biāo)的定位和灰度值的統(tǒng)計(jì)比較準(zhǔn)確，克服了光照不均和定位不準(zhǔn)等難點(diǎn)。本文結(jié)合竹片輪廓缺陷、紋理斑點(diǎn)缺陷和灰度值統(tǒng)計(jì)分析方法的程序模塊，實(shí)現(xiàn)了竹片缺陷的檢測(cè)。
　　最后，在LabVIEW平臺(tái)上，完成了竹片圖像缺陷檢測(cè)法的程序設(shè)計(jì)，并采集了1000張竹片圖像樣本，分別對(duì)缺陷竹片進(jìn)行人工篩選和程序篩選。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，結(jié)合Matlab混合編程的算法，竹片檢出