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文檔簡(jiǎn)介
1、成型生產(chǎn)是工業(yè)產(chǎn)品最具優(yōu)勢(shì)也是最主要的加工方式,采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)成型生產(chǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)控,對(duì)提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量具有重要意義。為此,提出了面向成型生產(chǎn)的視覺(jué)式缺陷識(shí)別方法與技術(shù)。
本文研究工作包括三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)和一套應(yīng)用系統(tǒng):模腔異物識(shí)別技術(shù),表面缺陷識(shí)別技術(shù),制件外形匹配和檢測(cè)技術(shù),以及分級(jí)模塊化雙模式視覺(jué)式缺陷識(shí)別系統(tǒng)。取得了四項(xiàng)創(chuàng)新:圖像的多分辨散度圖分析技術(shù),信號(hào)的Top—Hat變換序列分析方法,基于小尺度小波變換的
2、邊緣自適應(yīng)提取技術(shù),基于多尺度小波的形狀多分辨檢測(cè)技術(shù)。
本文的組織結(jié)構(gòu)為:
第一章,闡述了面向成型生產(chǎn)的視覺(jué)式缺陷識(shí)別技術(shù),綜述了國(guó)內(nèi)外機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法及關(guān)鍵技術(shù)的研究及應(yīng)用現(xiàn)狀,指出其在成型生產(chǎn)監(jiān)控中意義與研究應(yīng)用的不足,介紹研究?jī)?nèi)容和論文結(jié)構(gòu)。
第二章,研究圖像變化識(shí)別存在的兩大難點(diǎn),分析圖像之間的回歸關(guān)系,提出基于散布圖的異物識(shí)別方法,通過(guò)構(gòu)造樣條生成回歸線、散點(diǎn)離差統(tǒng)計(jì)獲得匹配置信區(qū)間
3、,實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)的光照無(wú)關(guān)性。提出結(jié)合多分辨的散布圖優(yōu)化技術(shù),通過(guò)對(duì)兩幅圖像分別進(jìn)行同階小波分解,獲得了消除邊緣細(xì)節(jié)的逼近圖像,實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)的幾何偏差無(wú)關(guān)性。通過(guò)本章技術(shù)對(duì)監(jiān)控圖像進(jìn)行分析,判斷成型模具中是否殘留異物,實(shí)現(xiàn)了模具自動(dòng)保護(hù)。
第三章,分析圖像中不同對(duì)象在Top—Hat變換序列中的行為,研究結(jié)構(gòu)元素尺寸對(duì)分割對(duì)象的影響,提出信號(hào)的O—TH分解樹和對(duì)象譜分析方法,提出最佳尺寸獲取和目標(biāo)修補(bǔ)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了具有準(zhǔn)確性和完整性
4、的缺陷自適應(yīng)提取。通過(guò)本章提出的技術(shù)對(duì)模腔及制件表面進(jìn)行檢測(cè),識(shí)別其是否存在劃痕、麻坑、流痕或龜裂等缺陷,實(shí)現(xiàn)了模腔和產(chǎn)品表面質(zhì)量的監(jiān)控。
第四章,研究在復(fù)雜背景下目標(biāo)邊緣的特征,分析小波尺度對(duì)變換結(jié)果的影響,提出基于小尺度小波變換和邊緣完整性連接的邊緣定位技術(shù),實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)輪廓的完整提取。提出了小波多分辨的形狀分析方法,實(shí)現(xiàn)了起點(diǎn)無(wú)關(guān)的輪廓曲線小波變換,在粗尺度下完成形變判定,在細(xì)尺度下完成輪廓缺陷精檢測(cè)。通過(guò)本章提出的技
5、術(shù),捕獲制件或模具外形,分析輪廓是否發(fā)生曲翹形變、破損或飛邊等缺陷,實(shí)現(xiàn)了模具和制件外形質(zhì)量的監(jiān)控。
第五章,介紹了面向成型生產(chǎn)的視覺(jué)式缺陷識(shí)別原型系統(tǒng)的開發(fā)及應(yīng)用驗(yàn)證。闡述了硬件和軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)的約束和關(guān)鍵要素。硬件設(shè)計(jì)包括圖像采集、光照和傳輸?shù)仍O(shè)備及互相間的連接。軟件設(shè)計(jì)包括以去噪增強(qiáng)、邊緣檢測(cè)、區(qū)域分割、角點(diǎn)提取、模板匹配和紋理分析等為元素的工具集,以及信號(hào)處理、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、圖形學(xué)等算法庫(kù)。最后,利用自主開發(fā)的
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