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文檔簡介
1、光滑物體表面通常具有良好的反光特性,如光滑鋼板、電子屏幕、各種加塑的紙質印刷品等。對于光面物體,因其表面平整光滑,易出現(xiàn)多種表面損傷缺陷,特別是當被檢物體同時存在復雜背景時,其缺陷種類則更為繁雜,利用單一的方法很難實現(xiàn)對所有缺陷的檢測。
本文以光面卡片為例,通過分析卡片表面缺陷成因,將缺陷分成印刷類缺陷、表面破損類缺陷兩大類型,圖像采集部分則根據缺陷類型選用不同光源和相機進行組合。印刷類缺陷為光面卡片生產過程中產生的色差、斑點
2、、偏移等缺陷,簡稱為A類缺陷,采用彩色相機和碗狀光源組合的方式進行采集;破損類缺陷為光面卡片生產過程中所產生的劃痕、氣泡等缺陷,簡稱為 B類缺陷,這類缺陷通常是由表面磨損或刮傷產生,在普通白熾燈下,需要傾斜一定的角度才能用肉眼觀察到。對于此類缺陷,本文采用黑白相機和平行同軸光源組合的方式進行采集。這樣的分類組合方式,使得卡片中的各種缺陷都可以較為完整和清晰的呈現(xiàn),便于計算機的進一步處理。在計算機算法部分,對于A類缺陷的檢測,本文提出一種
3、改進的圖像差分方法,將圖像邊緣部分和圖像非邊緣部分分開檢測,使得圖像配準精度對于圖像差分的影響大幅降低,從而降低了缺陷誤檢率。對于 B類缺陷檢測,通過引入類間方差加權系數,對傳統(tǒng)的Otsu算法進行了改進,使得其對于各類“單峰”圖像都能有效地選擇合適的閾值進行分割,在實際應用中取得良好的效果。同時針對噪聲干擾嚴重的弱劃痕難以檢測問題,本文提出一種新的基于 Curvelet變換的圖像去噪增強算法,能在有效抑制噪聲的同時,對圖像邊緣進行增強,
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