基于圖像處理的輪胎自動(dòng)分檢研究.pdf

1、自動(dòng)化技術(shù)是人類不斷進(jìn)入文明的標(biāo)志。在現(xiàn)代化工業(yè)中自動(dòng)化技術(shù)已經(jīng)在各行各業(yè)中得到廣泛的應(yīng)用。進(jìn)入新的世紀(jì),數(shù)字信息化也登上了重要的科技舞臺(tái)。數(shù)字信息化與自動(dòng)化技術(shù)的相互結(jié)合應(yīng)用更是現(xiàn)代工業(yè)發(fā)展的重用方向。圖像處理作為信息化的一個(gè)分支,出現(xiàn)在工業(yè)及人類的生活的方方面面。輪胎企業(yè)是自動(dòng)化要求很高的行業(yè),為使輪胎生產(chǎn)更為適應(yīng)現(xiàn)代化的要求,本論文對(duì)生產(chǎn)輪胎最后一個(gè)工序即輪胎的自動(dòng)分檢入庫環(huán)節(jié)做了相應(yīng)的研究。
　　第一部分研究了輪胎圖像的處

2、理,對(duì)輪胎圖像的增強(qiáng)、降噪、邊緣提取作了詳細(xì)描述。針對(duì)輪胎空心字符的特點(diǎn)提出一種邊界保持類平滑濾波的方法,有效的保護(hù)了空心字符的邊緣同時(shí)也做到了降噪。在邊緣提取中提出類似水平、垂直、交叉相結(jié)合的微分算子,得到了輪胎字符的二值邊緣圖像。
　　第二部分討論了小波變換在圖像處理方面的應(yīng)用,并對(duì)輪胎字符圖像采用小波變換的方法進(jìn)行圖像的處理。處理的過程同樣采用第一部分增強(qiáng)、降噪、邊緣提取的順序進(jìn)行。與第一部分的空域法比較,一些參數(shù)要好于傳統(tǒng)

3、方法得到的參數(shù)。最后也得到較為清晰的輪胎邊緣字符圖像。
　　第三部分研究了輪胎字符型號(hào)的識(shí)別的相關(guān)問題。在對(duì)輪胎字符分割研究中針對(duì)輪胎字符成圓弧排列的特點(diǎn)提出一種圓弧投影分割法,實(shí)驗(yàn)證明可以通過它分割出字符的高度。在識(shí)別方法上,根據(jù)一些字符特點(diǎn)采用分類器串聯(lián)組合識(shí)別方法,在初級(jí)分類后再采用一種輸出隸屬度的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別其它字符。實(shí)驗(yàn)表明,此方法能提高收斂速度及提高字符識(shí)別率。
　　第四部分對(duì)輪胎自動(dòng)分檢在實(shí)現(xiàn)上給出了設(shè)計(jì)思