基于機器視覺的連接器表面缺陷檢測算法研究.pdf

1、依靠計算機視覺進行表面缺陷檢測已經(jīng)在許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，它是自動化市場中一個極為重要的環(huán)節(jié)，確保產(chǎn)品的質(zhì)量。傳統(tǒng)的檢測手段都采用人工目測及抽樣的方法，這種方式檢測勞動強度很大，誤檢率很高，極大影響了生產(chǎn)的效率以及產(chǎn)品質(zhì)量的提高。為此本文對一些工業(yè)零件表面缺陷檢測進行了研究，并由此開發(fā)了關(guān)于連接器表面缺陷自動檢測系統(tǒng)。
　　本文主要研究的內(nèi)容如下:
　　1、對連接器表面常見的缺陷類型進行分析研究，由連接器圖像的結(jié)構(gòu)特點并

2、結(jié)合機器視覺表面缺陷檢測技術(shù)提出了適用于連接器缺陷檢測的系統(tǒng)，大致可以將該缺陷檢測系統(tǒng)分為，圖像采集，圖像預(yù)處理，圖像配準(zhǔn)，缺陷識別四個步驟。
　　2、對圖像的相關(guān)預(yù)處理的方法進行了研究，并應(yīng)用于連接器圖像中，分析其效果的優(yōu)劣，并選擇合適的處理方法，從而便于后續(xù)的識別檢測。
　　3、由于配準(zhǔn)速度和精度在整個處理過程中至關(guān)重要，本文提出了一種改進的配準(zhǔn)方法。首先深入研究三種基于特征的配準(zhǔn)方法(基于邊緣信息，Surf, Sift

3、)，并將它們應(yīng)用于連接器配準(zhǔn)，由實驗結(jié)果得出它們都存在不足之處。然后本文結(jié)合連接器結(jié)構(gòu)特點及SURF算法提出了一種配準(zhǔn)速度和精度都有很大提升且適用于連接器圖像的配準(zhǔn)方法。首先對圖像用最大類間方差法進行二值化，再進行形態(tài)學(xué)處理，接著通過Canny邊緣檢測得到連接器大致輪廓，從而通過檢測連通域獲取局部圖像，再通過Surf特征點檢測，采用歐氏距離進行特征點匹配，接著通過設(shè)置點對間的連線斜率與連線長度設(shè)定閾值并結(jié)合最小二乘法對特征點對進行篩選，