磁材表面缺陷視覺檢測(cè)方法.pdf

1、隨著我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)水平的提升,人們對(duì)高品質(zhì)、高精度、高可靠性的產(chǎn)品需求也日益增加,傳統(tǒng)的檢測(cè)手段已經(jīng)不能滿足產(chǎn)品的快速檢測(cè)的要求。而計(jì)算機(jī)技術(shù)的提升,使得數(shù)字圖像處理技術(shù)得到廣泛應(yīng)用,基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)成為產(chǎn)品質(zhì)量控制的重要手段?；谏鲜霰尘?本文對(duì)磁性材料的缺陷視覺檢測(cè)方法進(jìn)行了研究,提出了針對(duì)磁材缺陷的視覺檢測(cè)算法,并將其運(yùn)用于在線磁材缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中。
　　首先針對(duì)元件定位,本文提出了一種金子塔的邊緣模板匹配方法,通

2、過構(gòu)造匹配度量函數(shù),使磁材定位精度對(duì)非線性,線性光照,特征缺失,污損等不敏感,達(dá)到匹配結(jié)果魯棒性要求。通過向量取舍、改進(jìn)搜索終止條件、稀疏矩陣降維、圖像分層搜索策略4個(gè)優(yōu)化算法,加速匹配運(yùn)算過程。同時(shí)設(shè)計(jì)DXF文件解析模塊,直接從Autocad文件讀取形狀參數(shù),方便檢測(cè)參數(shù)調(diào)整。實(shí)驗(yàn)表明匹配算法對(duì)非線性光照,部分遮擋,污損有很強(qiáng)的魯棒性,定位時(shí)間小于50ms。
　　其次本文研究了磁材紋理的提取和濾波,本文綜合比較了兩種濾波方法,第

3、一種是在圖像的頻域構(gòu)造帶狀濾波器,通過去除沿紋理方向垂直方向的頻譜,達(dá)到空域去除紋理的目的;第二種方法則構(gòu)建一種各向異性濾波器,該濾波器能在去除紋理的同時(shí)很好的保留缺陷的邊緣。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,各向異性濾波效果要優(yōu)于頻率域的濾波,速度較快,濾波之后紋理和缺陷部分得以較好區(qū)分。
　　針對(duì)缺陷區(qū)域的分割、缺陷的描述以及分類,我們首先提取的紋理區(qū)域灰度均值、標(biāo)準(zhǔn)差和熵,對(duì)紋理濾波后的圖像進(jìn)行二值化處理,并且通過紋理特征進(jìn)一步確定缺陷區(qū)域。對(duì)

4、缺陷區(qū)域經(jīng)過形態(tài)學(xué)運(yùn)算,將缺陷區(qū)域圖像去噪。最后用缺陷圖像的樣本的缺陷的位置、區(qū)域面積、圓形度、外接矩形長(zhǎng)寬比、凸?fàn)钚越M成5維特征向量訓(xùn)練分類器,用線性Fisher分類器對(duì)缺陷加以分類。實(shí)驗(yàn)表明,缺陷提取以及分類滿足標(biāo)準(zhǔn),尺寸測(cè)量以及表面測(cè)量的時(shí)間在80ms以內(nèi)。
　　最后介紹軟件系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn),分別闡述了MVC軟件架構(gòu)以及多線程的實(shí)現(xiàn)。根據(jù)上述算法描述,基于MFC以及Opencv編制程序。實(shí)際運(yùn)用結(jié)果表明,檢測(cè)一副圖片時(shí)間在150m