基于機(jī)器視覺的砂型缺陷在線檢測系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì).pdf

1、鑄造生產(chǎn)是一個(gè)復(fù)雜的工藝過程,造型工藝位于鑄造生產(chǎn)的前段工序,是鑄造生產(chǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。造型后存在缺陷的砂型會(huì)導(dǎo)致相應(yīng)的鑄件產(chǎn)品缺陷,因此,在鑄件生產(chǎn)過程中進(jìn)行砂型質(zhì)量控制是至關(guān)重要的。目前企業(yè)通常采用自動(dòng)化水平低且檢測精度不高的人工目視抽檢法進(jìn)行砂型缺陷質(zhì)量控制,這嚴(yán)重的影響了鑄件產(chǎn)品的質(zhì)量和企業(yè)的生產(chǎn)效益。
　　 本課題根據(jù)企業(yè)砂型質(zhì)量檢測要求和砂型鑄造生產(chǎn)工藝,開發(fā)設(shè)計(jì)了一套基于機(jī)器視覺的砂型缺陷在線自動(dòng)檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用P

2、LC作為主控制器,以視覺傳感器作為圖像處理模塊,進(jìn)行砂型圖像缺陷的判定、特征提取和分類,使用人機(jī)交互界面進(jìn)行檢測結(jié)果顯示、監(jiān)控和缺陷統(tǒng)計(jì)。主控制器通過控制視覺傳感器實(shí)現(xiàn)砂型缺陷在線自動(dòng)檢測,根據(jù)判定結(jié)果控制機(jī)械運(yùn)動(dòng)裝置放行合格品,將不合格品推至不合格區(qū)。
　　 本文以砂型作為研究對象,對砂型圖像預(yù)處理、缺陷檢測、特征提取和缺陷模式識別幾個(gè)方面進(jìn)行了深入研究。為了改善砂型圖像的視覺效果,首先對采集圖像進(jìn)行圖像灰度化、圖像線性拉伸增

3、強(qiáng)、圖像濾波去噪和圖像閾值分割等預(yù)處理。砂型缺陷檢測和缺陷識別算法是整個(gè)砂型視覺檢測系統(tǒng)的核心,本文針對砂型圖像的特點(diǎn)提出基于區(qū)域劃分的兩級圖像檢測算法,制定了砂型缺陷檢測流程。第一級對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行基于輪廓特征的圖像匹配算法處理,檢測砂型的每個(gè)編號區(qū)域是否存在缺陷。當(dāng)編號區(qū)域存在缺陷時(shí),調(diào)整三軸坐標(biāo)工作臺移動(dòng)攝像機(jī)到相應(yīng)的編號區(qū)域,對存在缺陷的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行第二級圖像預(yù)處理、圖像配準(zhǔn)和差分運(yùn)算,然后提取砂型缺陷的顏色特征和形狀特征作

4、為缺陷識別的特征參數(shù),最后利用砂型缺陷的特征參數(shù)采用決策樹方法,對缺陷進(jìn)行識別和分類。
　　 根據(jù)砂型實(shí)際生產(chǎn)條件和基于機(jī)器視覺的砂型缺陷檢測算法,設(shè)計(jì)砂型缺陷檢測系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu),詳細(xì)闡述了整個(gè)砂型缺陷檢測系統(tǒng)的硬件和軟件模塊設(shè)計(jì)。
　　 最后為了驗(yàn)證砂型缺陷檢測系統(tǒng)的有效性,本文對某一型號砂型進(jìn)行離線調(diào)試和在線自動(dòng)檢測實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文設(shè)計(jì)的砂型缺陷檢測算法能夠正確識別砂型缺陷,實(shí)現(xiàn)了預(yù)期的檢測要求。機(jī)器視覺自動(dòng)