【正文】 缺陷檢測系統(tǒng)，由于其非接觸檢測測量，具有較高的準確度、較寬的光譜響應范圍，可長時間穩(wěn)定工作，節(jié)省大量勞動力資源，極大地提高了工作效率。 defect inspecting目 錄中文摘要 IAbstract II第1章 引言 1 1 1第2章 圖像技術及機器視覺簡介 3 3 3 3 4 4 4 5 5 組成及特點 6 7 7 7第3章 系統(tǒng)總體設計 93. 1 CCD攝像頭 93. 2圖像采集卡 9 10 103. 3軟件設計 10第4章 缺陷檢測軟件設計 114. 1圖像實時采集模塊 114. 2圖像預處理模塊 114. 3閾值選取模塊 124. 4圖像測量模塊 124. 5缺陷檢測模塊 19 21 224. 6缺陷識別模塊 22第5章 實驗結果及分析 25 25 26全文總結 29參考文獻 30致 謝 32第1章 引言傳統(tǒng)的產品表面質量檢測主要采用人工檢測的方法。 finally, the system has removed the aperture on the edge of workpiece in accordance with the workpiece information of scan and conducted the binarization segmentation on the image of the metal workpiece surface by using the automatic selection threshold to automatically select and identify varied defects.Keywords: machine vision。針對金屬工件表面的多種缺陷，本文設計了一套基于機器視覺能夠實現(xiàn)對金屬工件表面缺陷進行實時在線、無損傷的自動檢測系統(tǒng)。2．本人在畢業(yè)設計（論文）中引用他人的觀點和研究成果，均在文中加以注釋或以參考文獻形式列出，對本文的研究工作做出重要貢獻的個人和集體均已在文中注明。3．在畢業(yè)設計（論文）中對侵犯任何方面知識產權的行為，由本人承擔相應的法律責任。該系統(tǒng)采用面陣CCD和多通道圖像采集卡作為圖像采集部分，提高了檢測系統(tǒng)的速度并降低了對CCD的性能要求，使系統(tǒng)在現(xiàn)有的條件下比較容易實現(xiàn)實時在線檢測；采用自動選取圖像分割閾值，根據(jù)實際應用的閾值把工件信息從圖像中提取出來并掃描工件圖像中的信息，實現(xiàn)了系統(tǒng)的自動測量；根據(jù)掃描得到的工件信息去除掉工件邊緣的光圈，利用自動選取的閾值對金屬工件表面的圖像進行二值化分割，從而實現(xiàn)各種缺陷的自動提取及識別。 surface defect。人工檢測不僅工作量大，而且易受檢測人員主觀因素的影響，容易對產品表面缺陷造成漏檢，尤其是變形較小、畸變不大的夾雜缺陷漏檢，極大降低了產品的表面質量，從而不能夠保證檢測的效率與精度。可對工件表面的斑點、凹坑、劃痕、色差、缺損等缺陷進行檢測。因此,機器視覺技術在這類在線檢測任務中的應用,仍然是一個難題。再流焊機、波峰焊機及自動化生產線設備。而在中國，以上行業(yè)本身就屬于新興的領域，再加之機器視覺產品技術的普及不夠，導致以上各行業(yè)的應用幾乎空白，即便是有，也只是低端方面的應用。當然，其他領域如指紋檢測等等領域也有著很好的發(fā)展空間。圖像對我們并不陌生。隨著計算機技術的迅速發(fā)展，人們還可以人為地創(chuàng)造出色彩斑斕、千姿百態(tài)的各種圖像。常見圖像是連續(xù)定義的，即?、x、y的值可以是任意實數(shù)。本文以后主要討論數(shù)字圖象，依據(jù)我們的習慣用?(x，y)代表數(shù)字圖像，?、x、y都在整數(shù)集合中取值。另外，圖像技術還可包括為完成上述功能而進行的硬件設計及制作等方面的技術由于圖像技術近年來得到極大的重視和長足的進展，出現(xiàn)了許多新理論、新方法、新算法、新手段、新設備。圖象處理著重強調在圖像之間進行的變換。圖象處理是比較低層的操作，它主要在圖像像素級別上進行處理，處理的數(shù)據(jù)量非常大。為完成各自的功能每個模塊都需一些特定的設備。圖像通信可借助綜合業(yè)務網、計算機局網，甚至普通電話網等。一種是對某個電磁能量譜波段敏感的物理器件，它能產生與所接受到的電磁能量成正比的模擬電信號。這樣的感光基元能產生與所接受的輸入光強成正比的輸出電壓。電荷藕合平面陣列的工作原理與線陣相似，但感光基元排列成一個矩陣形式并由傳輸門和平面掃描圖像顯示模塊的結果主要用于顯示給人看。先將奇數(shù)列感光基元的內容順序送進垂直傳輸寄存器，然后再送進水平傳輸寄存器?，F(xiàn)在常用的線掃描CCD一般有512到4096個象素或更多，而4096 X 4096個象素的掃描CCD也已在使用。數(shù)據(jù)的壓縮主要通過圖像數(shù)據(jù)的編碼和變換壓縮完成。該方法可將一幅圖像的數(shù)據(jù)壓縮到為數(shù)不多的幾十個特傳輸，在接收端再變換回去即可。這些圖像卡包括用于圖象數(shù)字化和臨時存儲的圖像采集卡，用于以視頻速度進行算術和邏輯運算的算術邏輯單元，以及前面提到的幀緩存。機器視覺作為一種應用系統(tǒng)，其功能特點是隨著工業(yè)自動化的發(fā)展而逐漸完善和發(fā)展的。機器視覺系統(tǒng)的組成如圖21。成像系統(tǒng)光源主機視覺系統(tǒng)場景圖像描述反饋圖21 機器視覺系統(tǒng)構成機器視覺系統(tǒng)的特點是提高生產的柔性和自動化程度。有不少學科的研究目標與機器視覺相近或者相關，這些學科中包括圖像處理、模式識別或圖像識別、圖像理解等。強調實用性機器視覺強調實用性，要求有合理的性價比，要有通用的工業(yè)接口，能夠由普通工作來操作，必須有較強的通用性和可移植性。機器視覺在質量檢測方面的應用占整個工業(yè)應用的近80%，其中最大的應用行業(yè)為：汽車、制藥、電子與電氣、制造、包裝、食品、飲料等。20世紀90年代中期以來，計算機視覺界將對應與射影幾何、仿射幾何、歐幾里得幾何的描述，系統(tǒng)地引進視覺計算方法中，比較完美地對應為視覺系統(tǒng)中對物體由粗到細的描述，在計算機視覺系統(tǒng)中降低了對攝像系統(tǒng)參數(shù)了解的要求，提高了系統(tǒng)對噪聲的魯棒性。如利用指紋、虹膜、人臉、語音等識別技術、行為識別技術與運動跟蹤技術、多攝像機融合技術構成視覺監(jiān)測系統(tǒng)，用于信息安全、智能交通、反恐防盜、身份鑒別等。1 2 3 4 56 CCD攝像頭及照明系統(tǒng) 圖像采集卡 主控計算機分類機構 工件 傳送裝置圖31 機器視覺系統(tǒng)結構圖3. 1 CCD攝像頭CCD是一種半導體成像器件，具有靈敏度高、抗強光、畸變小、體積小、壽命長，抗震動等優(yōu)點。其工作原理如圖32所示： 復合視頻輸入4復合視頻輸入1復合視頻輸入2復合視頻輸入3多路開關多路開關濾波濾波A/DA/D緩存緩存PCI總線VGA顯示卡系統(tǒng)內存圖32 VIDEOPCIXR圖像采集片工作原理四路復合視頻輸入經多路開關，軟件選擇其中一路作為當前輸入，輸出到A/D進行模/數(shù)變換，數(shù)字化的圖像信號經各種圖像處理后，利用PCI總線，傳到VAG卡顯示或計算機內存存儲。在一般情況下，攝像機、錄像機等視頻設備均滿足上述標準。在NTCS制式為64 X 480。使視頻輸入窗口與圖像顯示窗口相匹配。3. 3軟件設計本課題中的圖像處理算法均采用Matlab程序語言實現(xiàn)模擬，Matlab提供一個高度集成的、集科學計算、程序設計和可視化歸于一身的。每個模塊意義和職責明確，模塊間的接口關系清楚，便于用戶和設計人員進行系統(tǒng)代碼的維護；3)驗證性。第4章 缺陷檢測軟件設計由于本系統(tǒng)是一個完整、實時的缺陷檢測系統(tǒng)，需要系統(tǒng)從原始圖像采集到圖像預處理、閾值選取、分割，再到模式識別，最后到缺陷種類分選整套過程有一個全面、整體的設計。圖42 原始圖像及灰度調整后圖像經過預處理后，圖像的對比度增加，拉伸了圖像灰度，表現(xiàn)在灰度直方圖上就是峰與峰之間的距離加大，便于選取分割閾值及后續(xù)圖像分割，如圖43所示。0 100 200 300 400 500 600 700 800圖像寬（Y）圖像數(shù)據(jù)圖像高（X）60050040030020010000 100 200 300 400 500 600 700 800圖像數(shù)據(jù)圖像寬（Y）圖像高（X）6005004003002001000圖47 x坐標數(shù)據(jù)曲線和y坐標數(shù)據(jù)曲線由于在實際圖像中存在噪聲或者其他干擾，圖像的背景并不是理想的那種單純灰度級，所以在對整幅圖像進行逐個像素掃描時，所檢測到的圖像信息也會存在干擾信息，即存在粗大誤差，在圖47中可以比較直觀地顯現(xiàn)。而值愈小，在前面的系數(shù)值變大，即對應于誤差為零（=0）的縱坐標也大，曲線變高。為了把掃描到的粗大誤差去除掉，采用3準則來判斷每個檢測數(shù)據(jù)是否是存在誤差。圖411 x方向和y方向上的半徑數(shù)據(jù)曲線圖411中的數(shù)據(jù)曲線就是x方向和y方向的上的半徑數(shù)據(jù)線，兩個方向上的半徑大小基本一致，如果有一定的相差，需要及時調整攝像頭，使攝像角度垂直工件表面。從圖412和圖41可以看出，如果所檢測的工件是圓環(huán)形，則在圓心左右會有明顯的間斷；如果是圓片形，則在圓心左右沒有明顯的間斷。為了在實際應用中得到比較理想的圖像數(shù)據(jù)，而且又有利于后續(xù)的圖像處理，必須把光圈去掉。由此，可得到此角度方向上的內光圈和外光圈的寬度為：如果所檢測的工件為圓片，遇到第二次灰度突變之后，當極半徑的大小增大到所檢測工件的外徑大小時，停止該灰度方向的繼續(xù)掃描二可得到此角度方向上的內光圈和外光圈的寬度為：另外，由于在同一個方向，即。圖419 閾值分割及反色后圖像4. 5缺陷檢測模塊對缺陷進行檢測，首先必須確定經過處里后的圖像是否有缺陷，如果沒有，則工件無缺陷。(a)當左前一點和上一點皆為背景0，則P點加新標記；(b)當左前一點和上一點有一個為0，另一個為已加標記，則點P和已加標記的鄰點加上相同的標記；(c)當左前一點和上一點兩個鄰點皆為已加標記，則P點標記與左點標記相同。連接性8連通，如圖423所示，圖中有A、B、C三個不連通的缺陷。圖425 去除小面積區(qū)域4. 6缺陷識別模塊經過以上處理，從原始圖像中提取出了含有缺陷的圖像信息，得到了目標缺陷。同時，這些描述特征對于目標缺陷大小的變化、旋轉、平移是不變的。圖427 圓度判斷（1）圓度判斷圓度判斷主要是針對掉角的缺陷，根據(jù)工件的特性，如圖427所示，我們采取的方法：首先遍歷圓周，因為背景的灰度值是很低的，可以比較容易將工件和背景分割開，提取出工件的外形；然后計算圓周上各點到圓心的距離，并和半徑比較，如果比半徑小于某一個設定值時，認為該點不在圓周上，如果這樣的點連續(xù)而它們個數(shù)超過掉角缺陷的設定值時，可以認為這個工件是不圓的。 表41圓度