【正文】 ormance to do the timely online inspection more easily under the current condition。長春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 I 編號 本科生畢業(yè) 設(shè)計 基于機器視覺 的 表面缺陷檢測系統(tǒng)設(shè)計 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 指 導(dǎo) 教 師 學(xué) 院 電子信息工程學(xué)院 二〇一三年六月 長春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 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檢測技術(shù)在生產(chǎn)過程中顯得日益重要。 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。機器視覺主要是采用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制。 針對這種現(xiàn)狀 ， 課題組決定自行開發(fā)工件表面缺陷在線檢測系統(tǒng) ， 確保各類缺陷及時準(zhǔn)確檢出 ， 從根本上解決人工檢測效率低、精度低的問題 ， 同時 ， 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)量檢測的行業(yè)中 ， 如印刷、包裝等行業(yè) ， 因此具有重要的實際應(yīng)用價值和現(xiàn)實意義。 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 在國外 ， 機器視覺的應(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)。機器視覺系統(tǒng)還在質(zhì)量檢測的各個方面已經(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、礦泉水瓶蓋檢測等領(lǐng)域。經(jīng)過這些處理后 ， 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效果 ， 又便于計算機對圖像進(jìn)行分析、處理和識別。人的視覺系統(tǒng)就是一個觀測系統(tǒng) ， 通過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 2D 數(shù)組 ?（ x， y） 來表示 ， 這里 x 和 y 表示 2D空間 XY 中一個坐標(biāo)點的位置 ， 而 ? 代表圖像在點 (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)用的是計算機圖像技術(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)驗而發(fā)展起來的。圖像理解的重點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 ， 并得出對圖像內(nèi)容含義的理解以及對原來客觀場景的解釋 ， 從而指導(dǎo)和規(guī)劃行為。圖像理解主要是高層操作 ， 基本上是對從描述抽象出來的符號進(jìn)行運算 ， 其處理過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 、 隨機讀取陰極射線管和各種打印 機 等 。 以下對各模塊 的簡介 。 下面介紹這兩種裝置的常用器件。 這個傳感器由一行感光基元 ， 兩個定時的將感光基元中的內(nèi)容傳給傳輸寄長春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 5 存器的傳輸門 ， 以及一個定時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硬拷控制 。 對偶數(shù)列感光基元重復(fù)以上過程就可得到另 1 幀隔行的視頻信號 。 高信道速率意味著 投資高 普及難度 。 采用預(yù)測編碼 ， 一般只需傳輸圖像數(shù)據(jù)的起始值和預(yù)測誤差 ， 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 ， 人們設(shè)計了各種與工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)總線兼容的可以插入微機或工作站的圖像卡 。 機器視覺技術(shù) 機器視覺技術(shù)簡介 機器視覺是一個相當(dāng) 新興的 研究領(lǐng)域。 機器視覺系統(tǒng)的概念、組成及特點 機器視覺是將圖像處理、計算機圖形學(xué)、模式識別、計算機技術(shù)、人工智能等眾多學(xué)科高度集成和有機結(jié)合 ， 而形成的一門綜合性的技術(shù)。一般采用 CCD 攝像頭攝取檢測圖像并轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號 ， 再對圖像數(shù)字信號進(jìn)行處理 ， 從而得到所需 要的各種目標(biāo)圖像特征值 ， 并由此實現(xiàn)模式識別、坐標(biāo)計算、灰度分布圖等多種功能。而且機器視易于 實現(xiàn)信息集成 ， 是實現(xiàn)計算機集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。但是 ， 機器視覺與其他學(xué)科又有著一定的區(qū)別 ， 其成像系統(tǒng) 光源 主機 視 覺 系統(tǒng) 場景 圖像 描述 反饋 長春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 7 特點是 ： 綜合技術(shù) 機器視覺是一項綜合技術(shù) ， 其中包括數(shù)字圖像處理技術(shù)、機械工程技術(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)、計算機 軟硬件技術(shù)、人機接口技術(shù)等。因此 ， 機器視覺技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中的 實際應(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動獲取目標(biāo)圖像 ， 然后由 計算機對圖像進(jìn)行處理 ，可以檢測日期編號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器件 ， 實現(xiàn)熱軋螺紋鋼幾何參數(shù)在線測量 ；在各種產(chǎn)品表面缺陷檢測方面應(yīng)用也很多。如果說基于幾何的計算機視覺主要通過幾何 ， 描述物體及其運動的三維結(jié)構(gòu) ， 屬于結(jié)構(gòu)方法 ， 已得到較系統(tǒng)的研究 ； 而在計算機視覺中的統(tǒng)計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系統(tǒng)化了。其工作過程是 ： 首先將工件送到 CCD 攝像頭視場內(nèi) ； 然后由成像系統(tǒng)和圖像采集卡將圖像采集到計算機內(nèi)部 ； 運用圖像處理技術(shù)對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 ； 最后運用模式識別技術(shù)對取到得特征量進(jìn)行分類整理以完成系統(tǒng)的檢測。 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 ， 有兩種方法可以采用 。 另一種方法是采用對視頻輸入窗口采用抽點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，其特點為 ： 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 缺陷檢測過程 4. 1 圖像實時采集模塊 為了準(zhǔn)確、及時獲得圖像的當(dāng)前狀態(tài)，需要不斷地通過 圖像采集卡將 CCD攝像系統(tǒng)的圖像信息直接讀取到計算機內(nèi)存，在計算機內(nèi)存中進(jìn)行其他的后續(xù)處理，如 ： 圖像濾波、圖像測量、缺陷檢測等等。 圖 44 濾波前及濾波后的灰度直方圖 4. 4 圖像測量模塊 （ 1） 工件尺寸和位置測量 根據(jù)閾值選取模塊所計算的閾值分割圖像，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)被測量的真值為 0L ，一系列測得 值為 il ，則測量列中的隨機誤差 ?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 2022 1000 0 像素值 6000 5000 4000 3000 2022 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 2022 1000 0 像素值 6000 5000 4000 3000 2022 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 2022 1000 0 像素值 6000 5000 4000 3000 2022 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 2022 1000 0 像素值 6000 5000 4000 3000 2022 1000 0 灰度值 圖像高（X） 600 500 400 300 200 100 0 長春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 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 —— 自然對數(shù)的底，值為 … 。圖 48 中三個測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)逐個掃描每個像素遇到灰度突變時，記錄極半徑產(chǎn) r 的大小和極角? 的角度 ： 長春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 18 按弧度計算的內(nèi)圓半徑大小 0 20 40 60 80 100 弧度 按弧度計算的內(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)所檢測的工件形狀適當(dāng)減小運算量，提高圖像的處理速度。 長春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 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)光圈和外光圈寬度掃描曲線 檢測圖