基于機器視覺的石油篩管割縫的缺陷在線監(jiān)測和控制技術(shù)研究.pdf

1、本文依托天津市帥超激光有限公司,針對石油篩管的割縫加工,研發(fā)出一套在線自動檢測系統(tǒng),基于機器視覺圖像處理技術(shù),通過信息采集、圖像處理、相機標(biāo)定、畸變校正以及信號同步等手段,最終實現(xiàn)了對篩管割縫的自動在線高精度檢測。論文主要研究內(nèi)容包括:
　　1.針對割縫的檢測要求——實時檢測、檢測精度20um(最高10um)、缺陷分類——設(shè)計了一種基于機器視覺的在線檢測系統(tǒng):建立相機的采集模型,結(jié)合現(xiàn)場加工環(huán)境和檢測精度要求,設(shè)計圖像處理的算法流

2、程,并對影響精度的重點算法進(jìn)行分析和改進(jìn),提升系統(tǒng)的檢測性能。
　　2.通過對傳統(tǒng)的邊緣檢測算法進(jìn)行分析,綜合檢測的精度要求采用一種基于重心法的割縫邊緣亞像素提取方法,通過對割縫進(jìn)行邊緣粗定位、目標(biāo)區(qū)域分割、以及重心法提取特征點等算法實現(xiàn)了割縫的亞像素邊緣檢測,保證了檢測的精度要求。
　　3.針對傳統(tǒng)的相機標(biāo)定方法,分析了相機的標(biāo)定原理和標(biāo)定精度,發(fā)展一種高精度的多Z值式相機標(biāo)定方法,通過對標(biāo)定中靶標(biāo)的精確移動,得到相機相對

3、位置的坐標(biāo)Z值;同時對靶標(biāo)中的標(biāo)定圓進(jìn)行亞像素級圓心檢測,利用Canny算法對靶標(biāo)圓進(jìn)行邊緣粗定位,然后再粗定位邊緣上提取出6個圓上的像素點坐標(biāo),對坐標(biāo)點進(jìn)行最小二乘橢圓擬合,得到標(biāo)定板上的每個靶標(biāo)圓的亞像素圓心坐標(biāo),大大的提高了相機標(biāo)定的精度。
　　4.由于信息采集時相機的安裝位置和拍攝角度,割縫圖像出現(xiàn)“近大遠(yuǎn)小”的畸變現(xiàn)象,通過對畸變的形成原理進(jìn)行分析,采用一種基于滅點的透視投影畸變校正,通過對滅點的坐標(biāo)計算,分別對X方向和