【正文】 □ 不及格 二、論文（設計）質量 論文（設計）的整體結構是否符合撰寫規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設計）任務（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、論文（設計）水平 論文（設計）的理論意義或對解決實際問題的指導意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設計是否有創(chuàng)意 ？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設計說明書）所體現(xiàn)的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 評定成績： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所選等級前的□內畫“√”） 教研室主任（或答辯小組組長）： （簽名） 年 月 日 教學系意見： 系主任： （簽名） 年 月 日 西安交通大學本科畢業(yè)設計（論文） II 系 （ 所 ） 自控所 系 (所 ) 主任 韓九強 批 準 日 期 畢業(yè)設計 (論文 )任務書 電信學院 院 自動化 系 66 班 學生 畢業(yè)設計 (論文 )課題 基于數(shù)字圖像處理技術的缺陷檢測算法研究 畢業(yè)設計 (論文 )工作自 20xx 年 3 月 1 日起至 20xx 年 6 月 20 日止 畢業(yè)設計 (論文 )進行地點： 西安交大自控所 課題的背景、意義及培養(yǎng)目標 背景意義： 隨著數(shù)字圖像處理技術在工業(yè)領域的發(fā)展，基于圖像處理技術的機件缺陷得到了廣泛的應用。 作者簽名： 日 期： 學位論文原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導師的指導下獨立進行研究所取得的研究成果。低成本、無損傷、準確，快速，使得機器視覺在缺陷檢測領域具有重要的意義。 Information entropy。 1975 年， EMI 公司由研制成功了全 身用的 CT裝置。與人工視覺相比，它最大的優(yōu)點是精確、快速、可重復性和數(shù)字化。 檢測 到的 表面劃痕清晰可見。 圖 23 彩色圖像 數(shù)字圖象處理的三個層次 運動檢測、目標分類、人的跟蹤屬于視覺中的低級和中級處理部分 (Lowlevel and Intermediatelevel Vision)，而行為理解和描述則屬于高級處理（ Highlevel Vision）。一幅數(shù)字圖像是由圖像矩陣中的像素（ Pixel）組成的，通常每個像素用紅、綠、藍三種顏色表示， 每種顏色 8bit 表示灰度級。近年來，形態(tài)學在圖像處理方面的應用和研究得到了迅速發(fā)展。在圖像處理中形態(tài)學的集合代表著黑白 和灰度圖像的形狀。 X 射線照片一般用 64～ 256 Kb 的數(shù)據(jù)量，一幅遙感圖像為 324023404＝ 30Mb。 它的特點是 是輸入是圖像，輸出也是 圖像，即圖象之間進行的變換。 2 缺陷檢測的數(shù)字圖像處理實現(xiàn) 5 2 缺陷檢測的 數(shù)字 圖像處理 實現(xiàn) 本章首先介紹 可用于缺陷檢測的 數(shù)字圖象處理的基本知識和一些常用的算法， 而后續(xù)章節(jié)所采用的缺陷檢測圖像處理算法，基本上都是以 各種圖像處理的基本算法組合 為基礎 。 圖 14 為 典型的視覺檢測處理系統(tǒng)實物圖 ： 圖 14 典型的視覺檢測處理系統(tǒng)實物圖 表面檢測系統(tǒng)的核心是缺陷檢測分類軟件，利用它，系統(tǒng)對攝像機捕捉到的材料表面圖像進行分類整理 ，找到存在的缺陷，判斷并識別，進而進行處理。 如 圖 11 所示。 Xavis。本次畢設在缺陷檢測識別中的算法作了較深入的研究。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。本人授權 大學可以將本學位論文的全部或部分內容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存和匯編本學位論文。最終在畢設中采用了三種效果比較不錯的配準算法。比如在工業(yè)領域，檢測工件的表面是否有缺陷，印刷品質量是否有缺陷， IC字符印刷的質量，電路板的質量等 [1]都大量利用了圖像處理技術。這類應用的共同特點是連續(xù)大批量生產、對外觀質量的要求非常高。所以工業(yè)圖像的處理算法也千差萬別。 數(shù)字圖像 處理的概念 數(shù)字計算機最擅長的莫過于處理各種數(shù)據(jù)，數(shù)字化后的圖像可以看成是存儲在計算機中的有序數(shù)據(jù)，當然可以通過計算機對數(shù)字圖像進行處理。 3） 高級圖像處理 高級圖像處理是在 中級圖像處理的基礎上，進一步研究圖象中各目標的性質和它們之間相互的聯(lián)系，并得出對圖象內容含義的理解（對象識別）及對原來客觀場景的解釋（計算機視覺），從而指導和規(guī)劃行動。 4） 處理費時。集合 A 用集合 B 膨脹，記作 AB? ，定義為?{ | }xA B x B A ?? ? ?；上式表明，用集合 B 膨脹集合 A,既當集合 B 的原點在集合 A中移動時，集合 B 中元素所對應位移后的元素組成的集合。最基本的運算算子由膨脹，腐蝕，開運算，閉運算。 由于圖像處理是通過運行程序進行的，因此，設計不同的圖像處理程序，可以實現(xiàn)各種不同的處理目的。簡言之， 就是 以數(shù)字格式表示的圖像。 第三章 ： 學習 并研究 Xavis 機器視覺平臺 進行圖像處理的方法， 研究并實現(xiàn)Matlab/VC/OpenCV 圖像處理編程方法 ， 進行缺陷檢測的 Matlab 仿真。 表面缺陷檢測系統(tǒng)構成 如 圖 12 光源生 產 線產品C C D計 算 機檢 測結 果 圖 12 缺陷檢測系統(tǒng)組成 流水生產線上的產品經過 CCD 采集后送到計算機中，計算機對圖像進行處理， 檢測出產品表面是否有 缺陷以及缺陷的位置，如果有缺陷，記錄缺陷的情況以供后續(xù)處理。在上個世紀六十年代，數(shù)字圖像處理形成了一門學科。同時培養(yǎng)了良好的編程能力，分析和解決問題的能力，為以后的科研夯實了基礎。 課題的主要任務 閱相關文獻，了解機器視覺在缺陷檢測領域的重大意義； VC 環(huán)境下，研究并實現(xiàn)缺陷檢測（包括圖像預處理、圖像配準、圖像比對）算法； ，并針對實際應用提出自己的建議； Xavis 中。盡我所知，除文中特別加以標注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機構的學位或學歷而使用過的材料。 培養(yǎng)目標：掌握 Visual Studio C++軟件、 Xavis 軟件和圖像處理以及 OpenCV 的知識。經測試，程序運行、容錯能力良好。但是光學處理圖像的精度不高，穩(wěn)定性差，實時性差 ， 在工業(yè)生產線上很少用。而在早期，由于計算機處理速度比較慢，而圖像處理往往涉及巨大的存儲量和大量的運算，所以圖像處理只能在大型計算機上運行，這限制了圖像處理在工業(yè)表面檢測中的應用。 將算法集成在機器視覺組態(tài)軟件 Xavis 中，進行 了 VC++ 、opencv、 Xavis 的三者聯(lián)合調試。在醫(yī)學領域，很早以前就采用 X 射線透視、顯微鏡照片等來診斷疾病。 利用計算機進行圖像處理， 其實質是對圖像數(shù)據(jù)進行各種運算。 1985 年之后，它逐漸成為分析圖像幾何特征的工具。它在圖像處理中的主要作用是消除物體的邊界點，消除圖像中小于結構元素的物體，分開具有細小連接的兩個物體。 數(shù)字圖像處理涉及的技術領域相當廣泛，如通信技術、計算機技術、電子技術、電視技術等， 當然，數(shù)學、物理學等領域更是數(shù)字圖像處理的基礎。 數(shù)字圖象處理的 特點 數(shù)字圖像處理是利用計算 機的計算， 實現(xiàn)與光學系統(tǒng)模擬處理相同效果的過程。 在日常生活中，圖像處理已經得到廣泛應用。 （ 2） 分析了給定的各種圖片，分析了圖片中的缺陷的特點以及可能出現(xiàn)的位置，形狀等，并針對缺陷，設計了圖像處理算法，實現(xiàn)了對各類圖片中缺陷的自動檢測與標識。而且人工檢測還有可能因受到檢測人員主觀 因素的影響較大 ,對產表面質量的檢測不能得到足夠的保證。圖像處理的手段有光學方法和數(shù)學方法 [2]。取得了預想中的成果，檢測的表面劃痕效果清晰明顯。低成本、無損傷、準確，快速，使得機器視覺在缺陷檢測領域具有重要的意義。 作 者 簽 名： 日 期： 指導教師簽名： 日 期： 使用授權說明 本人完全了解 大學關于收集、保存、使用畢業(yè)設計（論文）的規(guī)定， 即：按照學校要求提交畢業(yè)設計（論文）的印刷本和電子版本；學校有權保存畢業(yè)設計（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務；學?？梢圆捎糜坝　⒖s印、數(shù)字化或其它復制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學?？梢怨颊撐牡牟糠只蛉績热荨? Xavis、 Visual C++、 OpenCV 的聯(lián)合調試 完成任務后提交的書面材料要求 (圖紙規(guī)格、數(shù)量，論文字數(shù)，外文翻譯字數(shù)等 ) Xavis 軟件的一個動態(tài)鏈接庫 dll 文件 ，并提交電子版 3000 字左右英文文獻 ： A4 主要參考文獻 1 阮宇編著 .Visual C++ 基礎教程 .清華大學出版社 2 章毓晉編著 . 圖像處理和分析 . 清華大學出版社 3 Tinku Ach