發(fā)布時(shí)間：2018-03-26 18:24

  本文選題：機(jī)器視覺　切入點(diǎn)：磁環(huán)　出處：《浙江理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：為了滿足高效率、高精度和智能化的要求,作為非接觸式檢測手段之一,以數(shù)字圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ)的視覺檢測技術(shù)正越來越多的應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域�；�于此背景,本文對磁環(huán)尺寸及表面缺陷檢測方法進(jìn)行了研究,提出了一套基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的磁環(huán)尺寸及表面缺陷檢測算法并將其應(yīng)用于磁環(huán)在線檢測系統(tǒng)中。根據(jù)檢測要求和生產(chǎn)環(huán)境,設(shè)計(jì)了一套磁環(huán)缺陷在線檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)包括機(jī)械部分、視覺部分、控制部分和應(yīng)用軟件。機(jī)械部分完成上料、傳送、翻轉(zhuǎn)等任務(wù);視覺部分完成原始圖片的采集;控制部分接收分撿信號剔除次品磁環(huán);應(yīng)用軟件負(fù)責(zé)對原始圖像進(jìn)行處理和識(shí)別并向控制部分發(fā)送分撿指令。首先對采集的磁環(huán)圖像,研究了空域?yàn)V波、形態(tài)學(xué)處理、閾值分割等預(yù)處理方法。對常用的空域?yàn)V波方法進(jìn)行了對比,采用中值濾波對原始圖像進(jìn)行處理�；�于二值化和形態(tài)學(xué)輪廓提取算法提取磁環(huán)的輪廓序列,采用最小旋轉(zhuǎn)矩形和一種新的Hough橢圓擬合算法分別擬合磁環(huán)的側(cè)面輪廓和正面輪廓,在對相機(jī)標(biāo)定的基礎(chǔ)上,通過擬合幾何圖形可測量磁環(huán)尺寸�；�于擬合橢圓尺寸信息采用區(qū)域掩膜法提取出磁環(huán)前景區(qū)域。將前景圖像做次峰灰度級到背景灰度級的映射,在此基礎(chǔ)上,用多種自適應(yīng)閾值分割方法對磁環(huán)缺陷進(jìn)行閾值分割并做了比較。針對磁環(huán)表面紋理對缺陷分割造成干擾的問題,本文提出了基于小波分析紋理弱化和自適應(yīng)Canny的邊緣分割方法。利用小波變換的多尺度分析思想,對磁環(huán)圖像進(jìn)行小波變換并提取近似系數(shù);在研究磁環(huán)表面的基于灰度共生矩陣和基于灰度直方圖的統(tǒng)計(jì)特征時(shí)發(fā)現(xiàn),磁環(huán)表面的平均紋理熵值和Canny算子參數(shù)間存在一定的函數(shù)關(guān)系,通過此函數(shù)關(guān)系自適應(yīng)確定Canny算子的高低閾值;在小波域中對圖像近似部分作邊緣檢測,檢出磁環(huán)和缺陷的邊緣,對邊緣作一定的形態(tài)學(xué)和修邊處理,并和上述經(jīng)形態(tài)學(xué)處理過的輪廓作異或運(yùn)算得到磁環(huán)缺陷邊緣,對上述缺陷邊緣判斷閉合并填充即可得到磁環(huán)的缺陷區(qū)域。不同光照下的實(shí)驗(yàn)表明本文算法光照魯棒性較強(qiáng),檢測率實(shí)驗(yàn)表明,缺陷綜合正檢率達(dá)94.7%�；�于VS2013開發(fā)環(huán)境,在Sapera LT軟件庫和OpenCV計(jì)算機(jī)視覺庫的基礎(chǔ)上開發(fā)了磁環(huán)表面缺陷檢測應(yīng)用軟件,以MFC為基礎(chǔ)搭建應(yīng)用程序界面。在上位機(jī)軟件和分撿氣缸等控制部分的配合下,能夠?qū)ι�產(chǎn)線上的磁環(huán)缺陷進(jìn)行精確判定和自動(dòng)分撿,實(shí)現(xiàn)了磁環(huán)尺寸及表面缺陷的智能檢測。
[Abstract]:In order to meet the requirements of high efficiency, high precision and intelligence, as one of the non-contact detection methods, the visual detection technology based on digital image processing technology is more and more used in various fields of industrial production. In this paper, the size of magnetic ring and the detection method of surface defects are studied. Based on digital image processing technology, a magnetic ring size and surface defect detection algorithm is proposed and applied to the magnetic ring on-line detection system. According to the detection requirements and production environment, a magnetic ring defect online detection system is designed. The system includes a mechanical part, a visual part, a control part and an application software. The mechanical part completes the tasks of feeding, transmitting and flipping, the visual part completes the collection of the original picture, the control part receives and picks up the signal and removes the defective magnetic ring. The application software is responsible for processing and recognizing the original image and sending the sorting instruction to the control part. Firstly, the spatial filtering and morphological processing are studied for the collected magnetic ring image. Threshold segmentation and other preprocessing methods. The common spatial filtering methods are compared, the median filter is used to process the original image, and the contour sequence of the magnetic ring is extracted based on binary and morphological contour extraction algorithms. The minimum rotation rectangle and a new Hough ellipse fitting algorithm are used to fit the profile and the front profile of the magnetic ring respectively. The size of magnetic ring can be measured by fitting geometry. The region mask method is used to extract the foreground region of magnetic ring based on the fitting ellipse dimension information. The foreground image is mapped from sub-peak gray level to background gray level. In this paper, several adaptive threshold segmentation methods are used to segment the defect of magnetic ring and compared. Aiming at the problem that the surface texture of magnetic ring interferes with the defect segmentation, In this paper, an edge segmentation method based on wavelet analysis texture weakening and adaptive Canny is proposed. It is found that there is a functional relationship between the average texture entropy of the magnetic ring surface and the parameters of the Canny operator when studying the statistical characteristics of the magnetic ring surface based on the gray level co-occurrence matrix and the gray histogram. According to the function relation, the threshold of Canny operator is determined adaptively, the edge of the approximate part of the image is detected in the wavelet domain, the magnetic ring and the edge of the defect are detected, and the edge is treated with morphology and edge-trimming. The defect edge of the magnetic ring can be obtained by using the morphological contour and the defect region of the magnetic ring can be obtained when the defect edge is closed and filled. The experiments under different illumination conditions show that the algorithm is robust to illumination. The test results show that the comprehensive positive rate of defect detection is 94.70.Based on the VS2013 development environment, the application software of magnetic ring surface defect detection is developed on the basis of Sapera LT software library and OpenCV computer vision library. The application program interface is built based on MFC. With the cooperation of the upper computer software and the separation cylinder, the magnetic ring defects in the production line can be accurately determined and automatically picked up, and the intelligent detection of the magnetic ring size and surface defects can be realized.
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1669033