基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)算法研究及其在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用.pdf

1、隨著工業(yè)界對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量要求的提高，機(jī)器視覺(jué)作為一門(mén)新興學(xué)科，越來(lái)越廣泛地應(yīng)用在工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域。對(duì)于質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)，要求日益嚴(yán)格，低成本、易操作、高精度、以及良好的實(shí)時(shí)性將是其發(fā)展方向。本文對(duì)印刷品和玻璃產(chǎn)品缺陷形式及其成因進(jìn)行了分析和歸納，研究了基于機(jī)器視覺(jué)的產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)的預(yù)處理算法、缺陷特征提取與分類方法。 首先，本文結(jié)合檢測(cè)系統(tǒng)特點(diǎn)，從數(shù)據(jù)流、信息流、控制流等方面研究了檢測(cè)系統(tǒng)的軟件構(gòu)成，設(shè)計(jì)了圖像預(yù)處理、特征提取、缺陷分類的工作

2、流程。 在分析印刷品外觀質(zhì)量缺陷種類的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計(jì)了簡(jiǎn)單模板匹配算法，對(duì)印刷品失真圖像進(jìn)行快速縱橫向配準(zhǔn)。提出了Sobel算子提取標(biāo)準(zhǔn)圖像輪廓，一次差影分割拉伸變形和缺陷，二次差影分割缺陷的快速預(yù)處理算法，能實(shí)時(shí)有效地分割出各種印刷缺陷。另外，根據(jù)玻璃生產(chǎn)實(shí)際，采用計(jì)算平均灰度及閾值分割方法設(shè)計(jì)了邊緣查找算法，并據(jù)此計(jì)算玻璃正壓距及實(shí)際板寬。最后分析了玻璃缺陷圖像，提出正負(fù)差影分割算法。 根據(jù)印刷品缺陷特點(diǎn)，提出線塊