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本科生畢業(yè)設(shè)計-基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測系統(tǒng)設(shè)計(存儲版)

2025-02-11 05:34上一頁面

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【正文】 ............................. 9 3. 1 CCD 攝像頭 .................................................................................................... 9 3. 2 圖像采集卡 ...................................................................................................... 9 視頻輸入信號及采樣頻率 ................................................................... 10 視頻輸入窗口和顯示窗口 ................................................................... 10 3. 3 軟件設(shè)計 ........................................................................................................ 10 第 4 章 缺陷檢測軟件設(shè)計 ........................................................................................ 11 4. 1 圖像實時采集模塊 ........................................................................................ 11 4. 2 圖像預(yù)處理模塊 ............................................................................................ 11 4. 3 閾值選取模塊 ................................................................................................ 12 4. 4 圖像測量模塊 ................................................................................................ 12 4. 5 缺陷檢測模塊 ................................................................................................ 20 二值圖像區(qū)域標(biāo) 記 ............................................................................... 21 二值圖像的小區(qū)域消除 ....................................................................... 22 4. 6 缺陷識別模塊 ................................................................................................ 22 第 5 章 實驗結(jié)果及分析 ............................................................................................ 25 實驗數(shù)據(jù) ......................................................................................................... 25 實驗分析 ......................................................................................................... 26 全文總結(jié) ...................................................................................................................... 29 長春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 V 參考文獻(xiàn) ...................................................................................................................... 30 致 謝 ............................................................................................................................ 32 長春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 1 第 1 章 引 言 研究背景及意義 傳統(tǒng)的產(chǎn)品表面質(zhì)量檢測主要采用人工檢測的方法。針對金屬工件表面的多種缺陷 , 本文 設(shè)計了一套 基于機(jī)器視覺 能夠?qū)崿F(xiàn)對金屬工件表面缺陷進(jìn)行實時在線、無損傷的自動檢測系統(tǒng)。 surface defect。可對工件表面的斑點、凹坑、劃痕、色差、缺損等缺陷進(jìn)行檢測。再流焊機(jī)、波峰焊機(jī)及自動化生產(chǎn)線設(shè)備。當(dāng)然 , 其他領(lǐng)域如指紋檢測等等領(lǐng)域也有著很好的發(fā)展空間。隨著計算機(jī)技術(shù)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。本文以后主要討論數(shù)字圖象 , 依據(jù)我們的習(xí)慣 用 ?(x, y)代表數(shù)字圖像 , ?、 x、 y都在整數(shù)集合中取值 。 圖象處理著重強調(diào)在圖像之間進(jìn)行的變換。 為完成各自的功能每個模塊都需一些特定的設(shè)備 。 一種是對某個電磁能量譜波段敏感的物理器件 , 它能產(chǎn)生與所接受到的電磁能量成正比的模擬電信號 。 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(jié)果主要用于顯示給人看 。 現(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 。 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 。機(jī)器視覺作為一種應(yīng)用系統(tǒng) , 其功能特點是隨著工業(yè)自動化的發(fā)展而逐漸完長春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 6 善和發(fā)展的。 圖 21 機(jī)器 視覺系統(tǒng)構(gòu)成 機(jī)器視覺系統(tǒng)的特點是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。 強調(diào)實用性 機(jī)器視覺強調(diào)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。 20 世紀(jì) 90 年代中期以來 , 計算機(jī)視覺界將對應(yīng)與射影幾何 、仿射幾何、歐幾里得幾何的描述 , 系統(tǒng)地引進(jìn)視覺計算方法中 , 比較完美地對應(yīng)為視覺系統(tǒng)中對物體由粗到細(xì)的描述 , 在計算機(jī)視覺系統(tǒng)中降低了對攝像系統(tǒng)參數(shù)了長春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 8 解的要求 , 提高了系統(tǒng)對噪聲的魯棒性。 1 2 3 4 5 6 CCD 攝像頭及照明系統(tǒng) 圖像采集卡 主控計算 機(jī) 分類機(jī)構(gòu) 工件 傳送裝置 圖 31 機(jī)器視覺 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖 3. 1 CCD 攝像頭 CCD 是一種半導(dǎo)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。在一般情況下 , 攝像機(jī)、 錄像機(jī)等視頻設(shè)備均滿足上述標(biāo)準(zhǔn)。 使視頻輸入窗口與圖像顯示窗口相匹配 。 每個模塊意義和職責(zé)明確 , 模塊間的接口關(guān)系清楚 , 便于用戶和設(shè)計人員進(jìn)行系統(tǒng)代碼的維護(hù) ; 3)驗證性 。 圖 42 原始圖像及灰度調(diào)整后圖像 經(jīng)過預(yù)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。而 ? 值愈小,在 ? 前面的系 數(shù)值變大,即對應(yīng)于誤差為零( ? =0)的縱坐標(biāo)也大,曲線變高。 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(diào)整攝像頭,使攝像角度垂直 工件表面。為了在實際應(yīng)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。 圖 419 閾值分割及反色后圖像 4. 5 缺陷檢測模塊 對缺陷進(jìn)行檢測,首先必須確定經(jīng)過處里后的圖像是否有缺陷,如果沒有, 則工件無缺陷 。 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 。同時,這些描述特征對于目標(biāo)缺陷大小的變化、旋轉(zhuǎn)、平移是不變的。 表 41 圓度判斷數(shù)據(jù) 工 件 工 件 半 徑 R 最 小 半 徑 r (Rr) ? ?Rr /R 掉 角 方 向 掉 角 角 度 工 件 A 152像 素 149像 素 3像 素 工 件 B 152像 素 142像 素 10像 素 ( 2) 識別麻坑和掉角 麻坑和掉角區(qū)別就是麻坑在工件表面的內(nèi)部 , 而掉角在工件表面的邊緣 。 只要檢測到有裂紋缺陷 , 則 判定為不合格品。 長春理工大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 27 表 54 實驗結(jié)果 缺陷類型 實驗數(shù)據(jù) 掉角 麻坑 劃痕或裂紋 刀痕 應(yīng)識別出的工件數(shù) 10*10 10*10 10*10 10*10 10*10 實驗 1 軟件識別 9 9 8 7 9 硬件識別 9 9 8 7 9 實驗 2 軟件識別 8 8 6 7 9 硬件識別 8 8 7 7 8 實驗 3 軟件識別 9 8 7 7 8 硬件識別 9 8 8 7 8 實驗 4 軟件識別 9 8 8 7 8 硬件識別 9 8 8 7 8 實驗 5 軟件識別 8 9 7 5 9 硬件識別 8 9 7 5 9 實驗 6 軟件識別 8 8 8 6 9 硬件識別 8 8 8 6 9 實驗 7 軟件識別 9 8 7 6 8 硬件識別 9 8 7 6 8 實驗 8 軟件識別 8 8。 進(jìn)行合格限度樣品檢測的目的是為了確定區(qū)分工件合格與否的標(biāo)準(zhǔn) , 即周長和面積兩個特征的數(shù)據(jù) , 以便將各種缺陷的面積和周 長與之對比 , 從而確定判斷的依據(jù) 。 我們可以 利用這個數(shù)據(jù)曲線可以計算最小半徑、掉角方向和掉角角度。根據(jù)缺陷的形狀信息,可以用一組描述特征來表示其特性。 圖 421 圖像掃描示意圖 圖 422 圖像標(biāo)記示意圖 二值圖像區(qū)域標(biāo)記 在二值圖像中 , 相互連接的白像素或 黑像素的集合成為一個區(qū)域 , 通過對圖像內(nèi)每個區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記操作 , 求得區(qū)域的數(shù)目 。 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 檢測圖像經(jīng)過圖像預(yù)處理、去除光圈,選取合適的閾值對所得到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分割,再通過膨脹和腐蝕,就可以把圖像的缺陷信息提取出來,如圖 419所示。 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)
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