【正文】 983114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512765404551123815三、**(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(dòng)檢測系統(tǒng)進(jìn)行缺陷的檢測和分類識別，經(jīng)多次反復(fù)實(shí)驗(yàn)，記錄數(shù)據(jù)分析結(jié)果。將反復(fù)實(shí)驗(yàn)后各種缺陷的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并將10次實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行累計(jì)，表面缺陷檢測系統(tǒng)軟件對圓環(huán)形工件缺陷的檢出率如下表54所示。表54實(shí)驗(yàn)結(jié)果缺陷類型實(shí)驗(yàn)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*1010*1010*1010*1010*10實(shí)驗(yàn)1軟件識別99879硬件識別99879實(shí)驗(yàn)2軟件識別88679硬件識別88778實(shí)驗(yàn)3軟件識別98778硬件識別98878實(shí)驗(yàn)4軟件識別98878硬件識別98878實(shí)驗(yàn)5軟件識別89759硬件識別89759實(shí)驗(yàn)6軟件識別88869硬件識別88869實(shí)驗(yàn)7軟件識別98768硬件識別98768實(shí)驗(yàn)8軟件識別88778硬件識別88778實(shí)驗(yàn)9軟件識別88878硬件識別88878實(shí)驗(yàn)10軟件識別88869硬件識別88869合計(jì)8482746585檢出率%8482746585分析上面的數(shù)據(jù)一方面可以看出該表面缺陷檢測系統(tǒng)的硬件分選機(jī)構(gòu)可以將軟件檢測系統(tǒng)識別出的缺陷全部要求實(shí)現(xiàn)正確的剔除，表明工件分選機(jī)構(gòu)的協(xié)調(diào)性和重復(fù)性比較可靠；另一方面可以看出掉角、麻坑及刀痕的檢出率比較高，達(dá)到了80%，劃痕的檢出率達(dá)到了74%，裂紋的檢出率較低只有65%，根據(jù)對誤判為合格品中裂紋及劃痕工件的采集圖像可以看出，裂紋工件由于缺陷面積極小而深度很深，現(xiàn)在的成像系統(tǒng)不能將工件的缺陷信息充分顯示出來，因此應(yīng)重新設(shè)計(jì)合適的照明光源；而劃痕誤判的原因是因?yàn)楣ぜ砻娴娜毕荼容^淺，采集后的圖像是不連續(xù)的線狀或片狀，經(jīng)圖像處理后成為斷斷續(xù)續(xù)的短線狀、點(diǎn)狀，從而使得的缺陷的特征參數(shù)小于相應(yīng)缺陷判斷的閾值，因而造成誤判為合格品，而且由于現(xiàn)有的缺陷識別方法的限制及裂紋和劃痕缺陷形狀的相識性、缺陷位置的隨機(jī)性使得這倆種缺陷的區(qū)分存在難度，在檢測結(jié)果中這倆種缺陷是相互摻雜的，因此除了要改善獲得的圖像質(zhì)量外還應(yīng)通過尋找合適的圖像處理算法來提高檢出率和識別率。全文總結(jié)理論分析及實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本表面缺陷在線檢測系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)金屬工件表面缺陷的在線檢測及識別。本系統(tǒng)具有非接觸、不干擾生產(chǎn)過程的特點(diǎn)，具有很好的實(shí)用推廣價(jià)值。該系統(tǒng)采用黑白面陣CCD和多通道圖像采集卡采集圖像數(shù)據(jù)，提高了檢測系統(tǒng)的速度并降低了對CCD性能要求，使系統(tǒng)在現(xiàn)有的條件下比較容易實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線檢測；采用自動(dòng)選取圖像分割閾值，降低了對實(shí)時(shí)環(huán)境的要求，提高了系統(tǒng)的可推廣性；根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的閾值把工件信息從圖像中提取出來并掃描工件在圖像中的位置、尺寸信息，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的自動(dòng)測量；利用自動(dòng)選取的閾值對金屬工件表面的圖像進(jìn)行二值化分割，再根據(jù)掃描得到的工件信息去除掉工件邊緣的光圈，從而實(shí)現(xiàn)各種缺陷的自動(dòng)提取，為缺陷類型的識別打下基礎(chǔ)；系統(tǒng)以計(jì)算機(jī)視覺理論為檢測原理，在現(xiàn)有技術(shù)基礎(chǔ)上，借助誤差理論，以模塊化為設(shè)計(jì)思想并通過了大量的實(shí)驗(yàn)和圖像算法仿真，設(shè)計(jì)了適合本系統(tǒng)的檢測算法，并成功在Matlab6. 5中進(jìn)行算法仿真。目前的算法雖然可以較好地實(shí)現(xiàn)要求的功能，但仍存在不足之處，需要加以改進(jìn)。 一、選取高穩(wěn)定度光源本課題主要是通過獲取工件的表面圖像，再對圖像進(jìn)行處理、識別來實(shí)現(xiàn)缺陷的在線檢測。光源的穩(wěn)定度直接影響所獲取圖像的質(zhì)量，進(jìn)而影響整個(gè)系統(tǒng)的識別、二、改進(jìn)閾值選取算法閾值的選取對后續(xù)的圖像處理起著至關(guān)重要的作用，如果閾值選取的不好，可能會(huì)丟失很多有用的圖像信息，造成誤檢。本系統(tǒng)中采用雙閾值根據(jù)不同需要來分割圖像：一是為了掃描工件位置和尺寸大小，二是為了提取缺陷區(qū)域?？梢赃x用其他有效的分割閾值，最大限度地提取缺陷信息，摒除其他干擾信息，如光圈等。三、改進(jìn)缺陷識別算法由于缺陷種類多，而且劃痕和裂紋在提取出來后的形態(tài)差不多，用一般的形態(tài)描述特征很難區(qū)分，可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別，提高識別的準(zhǔn)確度。四、完善軟件部分該系統(tǒng)的整體軟件部分雖然已經(jīng)完成，但是要在工業(yè)現(xiàn)場正常應(yīng)用還需不斷的調(diào)試、修改，再調(diào)試、再修改，才能使軟件部分不斷完善；同時(shí)，軟件的操作要盡量簡單、直觀，符合工人的操作習(xí)慣，降低工人的誤操作率，提高該系統(tǒng)真正使用價(jià)值。參考文獻(xiàn)[1] HermannJoser, Kopineck, Wilhelm Tapper, New Online Measuring and TestingSystems for Steel Strip, Metallurgical Plant and Technology, 1999, 1: 100106[2] Daisheng Luo. 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