基于機(jī)器視覺的永磁鐵氧體磁鐵轉(zhuǎn)子表面缺陷檢測方法研究.pdf

1、永磁鐵氧體磁鐵轉(zhuǎn)子是潛水泵、過濾器、排水泵、同步馬達(dá)電機(jī)等產(chǎn)品重要組成部件，對其表面質(zhì)量檢測至關(guān)重要。目前，工廠對于永磁鐵氧體磁鐵轉(zhuǎn)子表面質(zhì)量的檢測完全是依賴于人眼識(shí)別，這種檢測方式存在易受環(huán)境影響、效率低下，成本高，不可實(shí)時(shí)工作等缺點(diǎn)，基于此種情況，本文提出一套基于機(jī)器視覺的永磁鐵氧體磁鐵轉(zhuǎn)子缺陷檢測方法，主要工作內(nèi)容概括如下：
　?。?）設(shè)計(jì)了雙向低角度照明方式，實(shí)現(xiàn)了磁鐵轉(zhuǎn)子表面高清成像；提出了剔除磁鐵轉(zhuǎn)子兩端“白條”方法，

2、有效克服了“白條”帶來偽邊緣信息和大數(shù)據(jù)量等問題；設(shè)計(jì)了磁鐵轉(zhuǎn)子表面檢測的平臺(tái)機(jī)構(gòu)，并對工業(yè)相機(jī)、鏡頭、光源的選型進(jìn)行了分析，同時(shí)合理設(shè)置了系統(tǒng)硬件參數(shù)，通過大量的實(shí)驗(yàn)對比，論證了硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)的合理性。
　?。?）提出了基于多尺度邊緣檢測的算法，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)區(qū)域邊緣的準(zhǔn)確檢測，解決了噪聲下圖像邊緣精準(zhǔn)采集的難題。首先對圖像進(jìn)行正交小波變換，得到不同尺度的高頻系數(shù)和低頻系數(shù)；接著在每個(gè)尺度里根據(jù)高頻系數(shù)的局部與全局特征信息來剔除背景與

3、噪聲點(diǎn)，同時(shí)保留高頻區(qū)域點(diǎn)；對最低尺度的近似系數(shù)置0，然后重構(gòu)圖像；最后運(yùn)用雙閾值處理重構(gòu)的圖像，增強(qiáng)邊緣的連接性。實(shí)驗(yàn)表明，本方法對磁鐵轉(zhuǎn)子邊緣檢測具有較好的魯棒性。此外，采用了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的邊緣細(xì)化方法，實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)邊緣的細(xì)化。
　　（3）分析了磁鐵轉(zhuǎn)子表面缺陷特征，制定了缺陷識(shí)別整體算法。為解決識(shí)別掉角缺陷問題，基于其位置形狀等先驗(yàn)知識(shí)，提出了識(shí)別掉角的方法；對于凹坑、裂紋、劃痕、凸物等缺陷，根據(jù)其形態(tài)特征、灰度特征、投影特