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1、產(chǎn)品的缺陷識(shí)別是工業(yè)生產(chǎn)過程中最常見的工作之一,目前國(guó)內(nèi)的產(chǎn)品缺陷檢測(cè)以人工檢測(cè)為主,這既增加了工人的勞動(dòng)強(qiáng)度,又難以滿足現(xiàn)代工業(yè)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的要求。近年來,隨著機(jī)器視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用,運(yùn)用機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行在線檢測(cè),已經(jīng)成為一種趨勢(shì)。 本文在學(xué)習(xí)借鑒國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上,應(yīng)用Matlab圖像處理工具箱,針對(duì)連接器螺母的缺陷提出了基于機(jī)器視覺的檢測(cè)方法。并對(duì)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究,提出采用基于有效灰度統(tǒng)計(jì)直方圖的閾值分割算
2、法和基于有限區(qū)域迭代的Hough 圓變換算法(IHTLR)來實(shí)現(xiàn)。本文的主要研究工作為:1.照明系統(tǒng)的設(shè)計(jì),通過比較各種不同的照明方式的優(yōu)缺點(diǎn),采用后側(cè)光照明,既突出了產(chǎn)品的外輪廓,又隱藏弱化了產(chǎn)品框口部位脫模留下的小突刺,這樣獲得的圖像有利于后期的處理。 2.圖像預(yù)處理,分析比較了幾種不同的平滑濾波器——均值濾波、中值濾波和高斯濾波器的濾波效果,發(fā)現(xiàn)使用中值濾波的邊緣保持較好,對(duì)噪聲的去除較理想。 3.圖像分割及邊緣提
3、取,通過對(duì)幾種常見的分割算法進(jìn)行比較,提出了基于有效灰度統(tǒng)計(jì)直方圖的閾值分割算法,并運(yùn)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)提取邊緣。 4.缺陷產(chǎn)品的預(yù)檢,通過對(duì)缺陷產(chǎn)品特征的分析,采用預(yù)檢的方法對(duì)部分產(chǎn)品進(jìn)行預(yù)先檢驗(yàn),對(duì)余下的產(chǎn)品執(zhí)行更精確的檢測(cè),大大的提高了系統(tǒng)的運(yùn)行速度。 5.Hough變換圓檢測(cè),通過對(duì)傳統(tǒng)的Hough變換及RHT變換的研究,提出基于有限區(qū)域迭代的Hough 圓變換算法(IHTLR),該算法具有迭代速度快,存儲(chǔ)空間小,檢測(cè)
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