【正文】 on the performance to do the timely online inspection more easily under the current condition。長(zhǎng)春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) I 編號(hào) 本科生畢業(yè) 設(shè)計(jì) 基于機(jī)器視覺(jué) 的 表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì) Surface defect detection system design based on machine vision 學(xué) 生 姓 名 專 業(yè) 電子信息工程 學(xué) 號(hào) 指 導(dǎo) 教 師 學(xué) 院 電子信息工程學(xué)院 二〇一三年六月 長(zhǎng)春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) II 中文摘要 為了不斷提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，金屬工件表面缺陷在線自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)在生產(chǎn)過(guò)程中顯得日益重要。 secondly, according to the practical application of threshold, the system has used the segmentation threshold of selecting an image automatically to select the workpiece information from images and scan that information to realize the automatic measurement of the system。 image processing。機(jī)器視覺(jué)主要是采用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的視覺(jué)功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，最終用于實(shí)際檢測(cè)、測(cè)量和控制。 針對(duì)這種現(xiàn)狀 ， 課題組決定自行開(kāi)發(fā)工件表面缺陷在線檢測(cè)系統(tǒng) ， 確保各類缺陷及時(shí)準(zhǔn)確檢出 ， 從根本上解決人工檢測(cè)效率低、精度低的問(wèn)題 ， 同時(shí) ， 還可以降低原材料消耗、能耗和人力成本 ， 該課題還可以推廣到其他需要表面質(zhì)量檢測(cè)的行業(yè)中 ， 如印刷、包裝等行業(yè) ， 因此具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 在國(guó)外 ， 機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在半導(dǎo)體及電子行業(yè) ， 其中大概 40%50%都集中在半導(dǎo)體行業(yè)。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)還在質(zhì)量檢測(cè)的各個(gè)方面已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用 ， 并且其產(chǎn)品在應(yīng)用中占據(jù)著舉足輕重的地位。其主要應(yīng)用于制藥、印刷、礦泉水瓶蓋檢測(cè)等領(lǐng)域。經(jīng)過(guò)這些處理后 ， 輸出圖像的質(zhì)量得到相當(dāng) 程度的改善 ， 既改善了圖像的視覺(jué)效果 ， 又便于計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析、處理和識(shí)別。人的視覺(jué)系統(tǒng)就是一個(gè)觀測(cè)系統(tǒng) ， 通過(guò)它得到的圖像就是客觀景物在人眼中形成的影像。一幅圖像可以用一個(gè) 2D 數(shù)組 ?（ x， y） 來(lái)表示 ， 這里 x 和 y 表示 2D空間 XY 中一個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)的位置 ， 而 ? 代表圖像在點(diǎn) (x， y)的某種性質(zhì) F 的數(shù)值。這種離散化了的圖像就是數(shù)字圖像 ， 可以用 I(r， c)來(lái)表示。目前人們主要研究的是數(shù)字圖象 ， 主要應(yīng)用的是計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)。圖像工程學(xué)科是將數(shù)學(xué)、光學(xué)等基礎(chǔ)科 學(xué)的原理 ， 結(jié)合在圖像應(yīng)用中積累的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)而發(fā)展起來(lái)的。圖像理解的重點(diǎn)是在圖象分析的基礎(chǔ)上 ， 進(jìn)一步研究圖像中各目標(biāo)的性質(zhì)和它們之間的相互聯(lián)系 ， 并得出對(duì)圖像內(nèi)容含義的理解以及對(duì)原來(lái)客觀場(chǎng)景的解釋 ， 從而指導(dǎo)和規(guī)劃行為。圖像理解主要是高層操作 ， 基本上是對(duì)從描述抽象出來(lái)的符號(hào)進(jìn)行運(yùn)算 ， 其處理過(guò)程和方法與人類的思維推理可以有許多類似之處。 圖象顯示可用電視顯示器 、 隨機(jī)讀取陰極射線管和各種打印 機(jī) 等 。 以下對(duì)各模塊 的簡(jiǎn)介 。 下面介紹這兩種 裝置的常用器件。 這個(gè)傳感器由一行感光基元 ， 兩個(gè)定時(shí)的將感光基元中的內(nèi)容傳給傳輸寄長(zhǎng)春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 5 存器的傳輸門 ， 以及一個(gè)定時(shí)的將傳輸寄存器中的內(nèi)容傳給放大器的輸出門構(gòu)成 。 輸入顯示器的圖象也可以通過(guò)硬拷控制 。 對(duì)偶數(shù)列感光基元重復(fù)以上過(guò)程就可得到另 1 幀隔行的視頻信號(hào) 。 高信道速率意味著 投資高 普及難度 。 采用預(yù)測(cè)編碼 ， 一般只需傳輸圖像數(shù)據(jù)的起始值和預(yù)測(cè)誤差 ， 因此可將 8 比特 /像 素壓縮到 2 比特 /像素 。 進(jìn)入 90 年代尤其是 21 世紀(jì)后 ， 人們?cè)O(shè)計(jì)了各種與工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)總線兼容的可以插入微機(jī)或工作站的圖像卡 。 機(jī)器視覺(jué)技術(shù) 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)簡(jiǎn)介 機(jī)器視覺(jué)是一個(gè)相當(dāng) 新興的 研究領(lǐng)域。 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的概念、組成及特點(diǎn) 機(jī)器視覺(jué)是將圖像處理、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能等眾多學(xué)科高度集成和有機(jī)結(jié)合 ， 而形成的一門綜合性的技術(shù)。一般采用 CCD 攝像頭攝取檢測(cè)圖像并轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào) ， 再對(duì)圖像數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理 ， 從而得到所需要的各種目標(biāo)圖像特征值 ， 并由此實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別、坐標(biāo)計(jì)算、灰度分布圖等多種功能。而且機(jī)器視易于實(shí)現(xiàn)信息集成 ， 是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。但是 ， 機(jī)器視覺(jué)與其他學(xué)科又有著一定的區(qū)別 ， 其成像系統(tǒng) 光源 主機(jī) 視 覺(jué) 系統(tǒng) 場(chǎng)景 圖像 描述 反饋 長(zhǎng)春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 7 特點(diǎn)是 ： 綜合技術(shù) 機(jī)器視覺(jué)是一項(xiàng)綜合技術(shù) ， 其中包括數(shù)字圖像處理技術(shù)、機(jī)械工程技術(shù) 、控制技術(shù)、電光源照明技術(shù)、光學(xué)成像技術(shù)、傳感器技術(shù)、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)、人機(jī)接口技術(shù)等。因此 ， 機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中的實(shí)際應(yīng)用速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于圖像處理理論的發(fā)展速度。利用線陣 CCD 配合包裝盒的一維運(yùn)動(dòng)獲取目標(biāo)圖像 ， 然后由計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理 ，可以檢測(cè)日期編號(hào)等信息的遺漏和正確與否 ； 以頻閃光作為照明光源 ， 利用面陣或者線陣 CDC 作為螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測(cè)器件 ， 實(shí)現(xiàn)熱軋螺紋鋼幾何參數(shù)在線測(cè)量 ；在各種產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)方面應(yīng)用也很多。如果說(shuō)基于幾何的計(jì)算機(jī)視覺(jué)主要通過(guò)幾何 ， 描述物體及其運(yùn)動(dòng)的三維結(jié)構(gòu) ， 屬于結(jié)構(gòu)方法 ， 已得到較系統(tǒng)的研究 ； 而在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的統(tǒng)計(jì)方法除較好地用于圖像的底層處理外 ， 一直顯得不完善更不用說(shuō)系統(tǒng)化了。其工作過(guò)程是 ： 首 先將工件送到 CCD 攝像頭視場(chǎng)內(nèi) ； 然后由成像系統(tǒng)和圖像采集卡將圖像采集到計(jì)算機(jī)內(nèi)部 ； 運(yùn)用圖像處理技術(shù)對(duì)采集到的原始圖像進(jìn)行預(yù)處理以改善圖像質(zhì)量，從中提取感興趣的特征量 ； 最后運(yùn)用模式識(shí)別技術(shù)對(duì)取到得特征量進(jìn)行分類整理以完成系統(tǒng)的檢測(cè)。 3. 2 圖像采集卡 本系統(tǒng)采用的是大恒 PCIXR 視頻捕捉卡，具 有高品質(zhì)的視頻采集性能，具備高速 PCI 總線，采集頻率為 3D 幀 /秒，顯示畫面流暢不間斷 ； 顯示分辨率640X480。 采樣頻率在一定范圍內(nèi)可調(diào) ，滿足不同場(chǎng)合的需求 。 視頻輸入窗口和顯示窗口 視頻輸入窗口是指數(shù)字化后的輸入圖像尺寸 。 當(dāng)圖像顯示窗口小于視頻輸入窗口時(shí) ， 有兩種方法可以采用 。 另一種方法是采用對(duì)視頻輸入窗口采用抽點(diǎn)和抽行的方法減少其大小 ， 即根據(jù)視頻輸入窗口和圖像顯示窗口的相對(duì)大小設(shè)置縮小比例系數(shù) ， 處理后的結(jié)果顯示的是縮小的全部輸入圖像 ， 這種方法稱 為比例縮小 。 采用 模塊化結(jié)構(gòu) 設(shè)計(jì)，其特點(diǎn)為 ： 1)可修改性 。采用模塊化原理使軟件結(jié)構(gòu)清晰 ， 容易閱讀理解和維護(hù) 。 圖 41 缺陷檢測(cè)過(guò) 程 4. 1 圖像實(shí)時(shí)采集模塊 為了準(zhǔn)確、及時(shí)獲得圖像的當(dāng)前狀態(tài)，需要不斷地通過(guò)圖像采集卡將 CCD攝像系統(tǒng)的圖像信息直接讀取到計(jì)算機(jī)內(nèi)存，在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中進(jìn)行其他的后續(xù)處理，如 ： 圖像濾波、圖像測(cè)量、缺陷檢測(cè)等等。 圖 44 濾波前及濾波后的灰度直方圖 4. 4 圖像測(cè)量模塊 （ 1） 工件尺寸和位置測(cè)量 根據(jù)閾值選取模塊所計(jì)算的閾值分割圖像，將圖像二值化處理，便于圖像整體信息的掃描，如圖 45 所示。設(shè)被測(cè)量的真值為 0L ，一系列測(cè)得值為 il ，則測(cè)量列中的隨機(jī)誤差 ?i 為 0? ??iilL 式中 1,2, ,…?in 0 100 200 300 400 500 600 700 800 圖像寬（ Y） 灰度值 直方圖 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 直方圖 像素值 6000 5000 4000 3000 2021 1000 0 像素值 6000 5000 4000 3000 2021 1000 0 灰度值 圖像數(shù)據(jù) 灰度值 直方圖 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 直方圖 像素值 6000 5000 4000 3000 2021 1000 0 像素值 6000 5000 4000 3000 2021 1000 0 灰度值 圖像高（X） 600 500 400 300 200 100 0 0 100 200 300 400 500 600 700 800 圖像數(shù)據(jù) 灰度值 直方圖 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 直方圖 像素值 6000 5000 4000 3000 2021 1000 0 像素值 6000 5000 4000 3000 2021 1000 0 灰度值 圖像寬（ Y） 灰度值 直方圖 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 直方圖 像素值 6000 5000 4000 3000 2021 1000 0 像素值 6000 5000 4000 3000 2021 1000 0 灰度值 圖像高（X） 600 500 400 300 200 100 0 長(zhǎng)春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 14 1 0 1 2 1 0 正態(tài)分布的分布密度 ()?f 為： 2/ ( 2 )1() 2 ??? ?? ??fe 式中 ? —— 標(biāo)準(zhǔn)差（或均方根誤差）； e —— 自然對(duì)數(shù)的底，值為 … 。圖 48 中三個(gè)測(cè)量列所得的分布曲線不同，其標(biāo)準(zhǔn)差 ? 也不 相同，且 1 2 3? ? ???。下面圖 49 是經(jīng)過(guò)剔出粗大誤差之后工件圓心的 x 坐標(biāo)和 y 坐標(biāo)的曲線圖，可以明顯地看出經(jīng)過(guò)處理的數(shù)據(jù)已經(jīng)比較統(tǒng)一 。圓環(huán)和圓片的區(qū)別就是：圓環(huán)的中心是空心，也是就說(shuō)所采集工件圖像的中心數(shù)據(jù)為背景信息；而圓片的中心為實(shí)心，所采集工件圖像的中心數(shù)據(jù)為工件表面信息。 其次，當(dāng)逐個(gè)掃描每個(gè)像素遇到灰度突變時(shí)，記錄極半徑產(chǎn) r 的大小和極角? 的角度 ： 長(zhǎng)春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 18 按弧度計(jì)算的內(nèi)圓半徑大小 0 20 40 60 80 100 弧度 按弧度計(jì)算的內(nèi)圓半徑大小 半徑大小 200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 弧度 0 20 40 60 80 100 半徑大小 200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 圖 415 去除誤差前、后內(nèi)徑數(shù)據(jù)曲線 最后，掃描完畢， 得到的其數(shù)據(jù)曲線如圖 415 左圖所示 ； 將掃描到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，去除偏差比較大的數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)曲線如圖 415 右圖所示 ； 計(jì)算出圓環(huán)的內(nèi)徑大小。 根據(jù)圓環(huán)和圓片的判斷結(jié)果來(lái)確定是掃描圓環(huán)還是圓片，如果是圓環(huán)就要從小于工件內(nèi)環(huán)半徑的區(qū)域開(kāi)始掃描，一直掃描到工件外徑外的區(qū)域 ； 如果是圓片，就 以根據(jù)該工件的外徑大小，只從外徑內(nèi)的區(qū)域掃描到外徑外的區(qū)域，根據(jù)所檢測(cè)的工件形狀適當(dāng)減小運(yùn) 算量，提高圖像的處理速度。 長(zhǎng)春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì) 20 0 100 200 300 400 500 600 極坐標(biāo)半徑 灰度值 600 500 400 300 200 100 0 圖 418 工件內(nèi)光圈和外光圈寬度