產品表面缺陷在線檢測方法研究及系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、隨著生產和工藝的進步，人們對產品的質量要求越來越高，基于機器視覺的在線檢測系統(tǒng)成為一種重要的質量控制手段。本文對應用于寬幅面、高精度的基于分布式機器視覺的產品表面缺陷在線檢測理論與算法進行了研究，并在此基礎上以印刷品和浮法玻璃的缺陷檢測為例，完成了模式產品和非模式產品的缺陷在線檢測系統(tǒng)。 根據(jù)產品表面檢測中的寬幅面、高精度的特點，本文設計了一種分布式機器視覺的在線檢測系統(tǒng)結構，采用多個圖像處理子系統(tǒng)協(xié)同完成檢測任務。 本

2、文提出了一種基于輪廓子空間的快速圖像配準方法。該方法實現(xiàn)了一種基于方向的多分辨率形態(tài)學輪廓提取算法，設計了基于預測的雙閾值輪廓點分割方法，應用了基于圖像融合的基準圖像更新方法，建立了對輪廓子空間的評價標準，在輪廓子空間上進行圖像配準，降低了計算量，保證了圖像配準的準確性和實時性。 針對模式圖像和非模式圖像分別提出了不同的缺陷分割方法和偽缺陷剔除方法，并提出了一種基于順序和行程長的缺陷快速聚類算法。本文設計了一種基于圖像差分的模式

3、產品缺陷分割方法，設計了一種基于閾值曲面的非模式產品表面缺陷分割方法。 為了解決閾值曲面插值構建方法的巨大計算量和準確性，提出了一種基于方向統(tǒng)計的快速閾值曲面構建算法。針對模式圖像上的輪廓偽缺陷，提出了一種基于邊緣的偽缺陷剔除算法；針對浮法玻璃上昆蟲、灰塵和油污等偽缺陷，提出了一種基于紋理的偽缺陷剔除方法。 在對比各種模式識別方法的基礎上，提取了缺陷特征，根據(jù)印刷生產和浮法玻璃生產對缺陷分類的不同要求，設計了一種基于規(guī)則的