【正文】 表 51 選取表面鍍層為鎳 、 工件規(guī)格為 ： **掉角 、 麻坑 、 劃痕及刀痕等四種缺陷的合格限度樣品各 10 個 。選擇區(qū)域描述特征 ，不但可以減少在區(qū)域中原始數(shù)據(jù)的數(shù)量，而且也有利于區(qū)別帶有不同特性的區(qū)域。只有把圖像的缺陷信息提取出來之后，我們才能對缺陷信息進行測量和形態(tài)識別。 圖 49 經(jīng)過剔出誤差后的 x坐標數(shù)據(jù)曲線和 y 坐標數(shù)據(jù)曲線 圖 410 半徑計算 由圓心坐標，再結合去除粗大誤差后掃描數(shù)據(jù)就可以計算工件的半徑大小， 如圖 410 所示、 在 x 方向上 ? ? ? ? ? ? ? ?22220 0 0 0 /2???? ? ? ? ? ? ? ?????j i j i k jr x x y y x x y y 1???n jjxrr N 其中， n 為圖像的高度， N 為 0?jr 的個數(shù)； 在 y 方向上 長春理工大學本科畢業(yè)設計 16 ? ? ? ? ? ? ? ?22220 0 0 0 /2???? ? ? ? ? ? ? ?????i i j i j kr x x y y x x y y 1miiyrr M??? 其中， m 為圖像的寬度， M 為 0?ir 的個數(shù)。 4. 2 圖像預處理模塊 為去掉噪聲對圖像的于擾，要將剛采集的圖像數(shù)據(jù)進行預處理，如 ： 去除孤立點、平滑、濾波等 ； 同時，還要對圖像進行灰度調整，增加對比度，為后續(xù)的圖像處理工作做準備，如圖 42 所示。 一種方法是減少視頻輸入窗口的大小 ， 即重新設置起始行 、 終止行 、 起始列 、 終止列 。下面分別介紹系統(tǒng)的各部分的組成及工作原理。這些技術在機器視覺中是并列關系 ， 相互協(xié)調應用才能構成一個成功的工業(yè)機器視覺應用系統(tǒng) 強調工業(yè)可靠性 機器視覺強調工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境下的可靠性 ， 要求能夠適應工業(yè)生產(chǎn)中惡劣的環(huán)境 ， 有較高的容錯能力和安全性 ， 不會破壞工業(yè)產(chǎn)品。機器視覺發(fā)展到現(xiàn)在已有 15 年 的 歷史。 將 2 幀合起來就得到隔行掃描電視的 1 場 (?)。 圖像采集模塊 采集數(shù)字圖象需要兩種裝置 。 圖像工程的內容非常豐富 ， 根據(jù)抽象程度和研究方法等的不同可分為三個層次 ： 圖象處理、圖象分析和圖像理解。圖像信息不僅包含光通量分布 ， 而且也還包含人類視覺的主觀感受。具體如 PCB 印刷電路 ： 各類生產(chǎn)印刷電路板組裝技術、設備 ， 單、雙面、多層線路板 ， 覆銅板及所需的材料及輔料 ； 輔助設施以及耗材、油墨、藥水藥劑、配件 ； 電子封裝技術與設備 ； 絲網(wǎng)印刷設備及絲網(wǎng)周邊材料等。 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。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(chǎn)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(chǎn)品的表面質量，從而不能夠保證檢測的效率與精度。 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(chǎn)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。 常見圖像是連續(xù)定義的 ， 即 ?、 x、 y 的值可以是任意實數(shù)。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。 這樣的感光基元能產(chǎn)生與所接受的輸入光強成正比的輸出電壓 。 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 。 機器視覺系統(tǒng)的組成如圖 21。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。 其工作原理如圖 32 所示 ： 圖 32 VIDEOPCIXR 圖像采集片工作原理 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/D A/D 緩存 緩存 PCI 總線 VGA 顯示卡 系統(tǒng)內存 長春理工大學本科畢業(yè)設計 10 四路復合視頻輸入經(jīng)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(jīng)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 。 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。 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)。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。 (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 。 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 53 圓環(huán)形工件缺陷的判斷閾值（單位：像素） 缺陷 類型 掉角 劃痕 刀痕 麻坑 面積 周長 面積 周長 面積 周長 面積 周長 數(shù)值 36 17 53 31 384 98 31 14 表 53 圓形工件缺陷的判斷閾值（單位：像素） 缺陷 類型 掉角 劃痕 刀痕 麻坑 面積 周長 面積 周長 面積 周長 面積 周長 數(shù)值 51 27 65 40 455 112 38 15 三 、 將人工檢測出的規(guī)格為 **(D9*)的圓環(huán)形 (圓形 )合格品20 片 、 掉角 10 片 、 劃痕 10 片 、 裂紋 10 片 、 刀痕 10 片 、 麻坑 10 片及砂眼 10片共 80 片工件混合在一起 ， 放入初步研制成功的表面缺陷自動檢測系統(tǒng)進行缺陷的檢測和分類識別 ， 經(jīng)多次反復實驗 ， 記錄數(shù)據(jù) 分析結果 。 （ 3） 識別刀紋 、 裂紋和劃痕 刀紋一般寬度和長度較大 ， 而且面積也大 ， 不變矩長短徑之比要比裂紋和劃痕小 ， 同時 ， 缺陷區(qū)域的分散度和復雜度較大 ， 綜合利用這幾點就可以確定刀紋 。 圖 424 缺陷標識 二值圖像的小區(qū)域消除 通過對圖像內每個標記操作的區(qū)域進行計算，求得總區(qū)域的數(shù)目，同時求得每個區(qū)域的像素個數(shù)。 根據(jù)圓環(huán)和圓片的判斷結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減小運 算量，提高圖像的處理速度。圖 48 中三個測量列所得的分布曲線不同，其標準差 ? 也不 相同，且 1 2 3? ? ???。采用模塊化原理使軟件結構清晰 ， 容易閱讀理解和維護 。 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 。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構 ， 屬于結構方法 ， 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。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技術。 進入 90 年代尤其是 21 世紀后 ， 人們設計了各種與工業(yè)標準總線兼容的可以插入微機或工作站的圖像卡 。 輸入顯示器的圖象也可以通過硬拷控制 。 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 。目前人們主要研究的是數(shù)字圖象 ， 主要應用的是計算機圖像技術。經(jīng)過這些處理后 ， 輸出圖像的質量得到相當 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行分析、處理和識別。 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用價值和現(xiàn)實意義。長春理工大學本科畢業(yè)設計 I 編號 本科生畢業(yè) 設計 基于機器視覺 的 表面缺陷檢測系統(tǒng)設計 Surface defect detection system design based on machine vision 學 生 姓 名 專 業(yè) 電子信息工程 學 號 指 導 教 師 學 院 電子信息工程學院 二〇一三年六月 長春理工大學本科畢業(yè)設計 II 中文摘要 為了不斷提高產(chǎn)品質量和生產(chǎn)效率，金屬工件表面缺陷在線自動檢測技術在生產(chǎn)過程中顯得日益重要。 所以，人工檢測難以達到降低消 耗、提高產(chǎn)品質量的目的，采用機器視覺的表面缺陷檢測成為迫切需要。 長春理工大學本科畢業(yè)設計 3 第 2 章 圖像技術及機器視覺簡介 圖像處理技術 機器視覺系統(tǒng)中 ， 視覺信息的處理技術主要依賴于圖像處理方法 ， 它包括圖像增強、數(shù)據(jù)編碼和傳輸、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內容。 圖像技術和圖像工程 圖像技術在廣義上是各種與圖像有關的技術的總稱。 圖像 采集可采用 CCD 的照相機 、 帶有視像管的視頻攝像機和掃描儀等 。 對圖象分析來說 ， 分析的結果也可以解析系統(tǒng)的主 要顯示設備是電視顯示器 。 對圖像的處理和分析一般可用算法的形式描述 ， 而大多數(shù)的算法可以用軟件實現(xiàn) ， 只有在為了提高速度或克服通用計算機限制的情況下才用特制的硬件 。在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合 ， 常用機器視覺來替代人工視覺 ； 同時在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中 ， 用人工視覺檢查產(chǎn)品質量效率低且精 度不高 ， 用機器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。 機器學習方法受到越來越多的關注模式識別的所有領域始終存在基于結構與基于統(tǒng)計的兩大分支。采樣頻率在一定范圍內可調 ， 滿足不同場合的需求。 獨立于其它模塊 ， 可單獨驗證一個模塊的正確性 ， 便于進行調試 。反之， ? 愈大， ()?f 減小愈慢，曲線平坦，同時對應于誤差為零的縱坐標也小，曲線變低。 圖 417 光 圈 掃描示意圖 其掃描過程如下 ： 長春理工大學本科畢業(yè)設計 19 首先，如圖 417 所示，以工件圓心為極坐標系原點 O 隨著極半徑 r 和極角 ?從小到大逐個掃描每個像素點，極半徑 r 的范圍是從內徑到工件的外徑，極角 ? 的范圍是從 0 到 2? 掃描時，由于圖像相當于一個矩陣，需要將極坐標系轉化為直角坐標系，其轉換公式為 cossin????? ??xryr 在轉化到圖像矩陣中，為 00cossin??????? ????x x ry y r 其中， 0x 和 0y 分別是工件圓心的橫坐標和縱坐標。 長春理工大學本科畢業(yè)設計 22 圖 423 缺陷標識 經(jīng)過 處理 過程