基于目標提取與匹配的汽車輪轂鑄件缺陷檢測技術研究.pdf

1、實現汽車輪轂缺陷檢測的自動化，對提高汽車輪轂生產效率、降低制造成本等具有重要意義。本文在分析輪轂鑄件缺陷圖像特征的基礎上，通過缺陷目標區(qū)域提取、種子填充二值化和模糊模式分類識別來實現輪轂缺陷的自動檢測。開發(fā)了汽車輪轂缺陷自動檢測系統，并通過實驗對算法進行了驗證。實驗結果表明，該算法不需要對輪轂圖像進行預處理、可以檢測各種缺陷類型，對對比度低、高噪聲、產品結構和圖像背景復雜、(射線)光照不均勻的圖像也能處理，不需要標準參照圖像，算法效率較

2、高，能夠滿足工業(yè)應用的要求。 本文的主要研究內容如下： 第一章介紹了圖像處理和模式識別的產生、發(fā)展與應用現狀，闡述了輪轂缺陷自動檢測技術研究的重要意義及其研究現狀，詳細分析了現有方法的缺點與不足，最后，給出了本論文的具體研究內容和技術路線。 第二章分析了輪轂X射線檢測圖像中各種因素引起的不同灰度變化的特征，提出了用于缺陷定位的山峰定位法，介紹了山峰定位的概念和原理，提出了基于山峰定位和數學形態(tài)學的缺陷目標區(qū)域提取

3、方法。 第三章分析了常用的圖像分割法和ROI法對輪轂缺陷信息提取的無效性，研究了種子填充法在缺陷信息提取中的應用，提出了基于缺陷小塊與目標區(qū)域邊緣檢測的種子填充方法，解決了種子填充法在輪轂缺陷檢測中的兩大難點——種子點生成與生長障礙形成。 第四章在獲取輪轂缺陷信息的基礎上，研究了輪轂缺陷的分類識別，分析了各模式識別方法的優(yōu)劣勢與適用場合，研究了模糊模式識別方法在輪轂缺陷分類中的應用的可行性，并且提出了基于遞進的模糊模式識