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基于机器视觉的密封橡胶圈缺陷检测的研究

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第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 机器视觉的发展概况

1.2.1 机器视觉在国外的发展历史

1.2.2 机器视觉在中国的发展历史

1.2.3 机器视觉在国外的发展现状

1.2.4 机器视觉在国内的发展现状

1.2.5 机器视觉的发展趋势

1.2.6 机器视觉在中国的发展前景

1.3 基于机器视觉的密封橡胶圈检测系统简介

1.3.1 密封橡胶圈检测技术的在国外的发展概况

1.3.2 密封橡胶圈检测技术的在国内的发展概况

1.4 本课题的来源及意义

1.5 本章小结

第二章 橡胶圈在线检测系统设计

2.1 总体框架设计

2.2 照明系统设计

2.2.1 光源的选择

2.2.2 常见的光源类型

2.2.3 本课题的光源设计

2.3 采集系统设计

2.3.1 摄像机的选择

2.3.2 镜头的选择

2.3.3 采集卡的选择

2.4 实验系统搭建

2.5 本章小结

第三章 橡胶圈检测算法的研究与实现

3.1 数字图像处理技术概述

3.2 图像预处理

3.3.1 图像滤波

3.2.2 图像增强

3.3 图像分割

3.3.1 边缘检测

3.3.2 分水岭算法分割

3.4 本章小结

第四章 混合检测算法及数学形态学在橡胶圈检测中的实现

4.1 混合检测算法在橡胶圈检测中的实现

4.1.1 图像预处理

4.1.2 图像边缘混合检测算法

4.1.3 形态学膨胀[29,3]

4.2 总结

4.3 本章小结

第五章 橡胶圈的特征提取

5.1 橡胶圈圆心的确定

5.1.1 边缘扫描法

5.1.2 三点法

5.1.3 Hough变换法[50~55]

5.2 橡胶圈尺寸的确定

5.2.1 扫描切线法[56]

5.2.2 最小二乘法[57~58]

5.3 缺陷检测的误差分析

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

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摘要

中国已成为制造业大国,而检测技术是制造业中重要的一环,只要是用人工来做的重复性检测,我们都可以尝试利用机器视觉来解决。
   机器视觉在国民经济的发展中有着广泛的作用,其最大的特点是与被测对象无接触。机器视觉以其速度快、精度高和无接触等优点正逐渐取代人工检测方法。但机器视觉的发展还不成熟,在检测领域的应用还亟待完善。
   目前,国内很多密封橡胶圈生产厂商主要靠人工检测产品缺陷,检测精度和速度都达不到生产要求。本课题的研究目的是建立一套基于机器视觉的密封橡胶圈缺陷检测系统,主要从以下几个方面进行了讨论和研究:
   (1)搭建一套密封橡胶圈缺陷检测实验平台,包括光源和摄像机的选择、照明系统的设计等。实践证明:本课题所搭建的实验平台符合系统的设计精度要求;
   (2)研究针对密封橡胶圈的检测算法。详细探讨了数字图像处理技术在密封橡胶圈缺陷检测中的应用,对缺陷检测中的每一步骤,如图像预处理、图像增强、边缘检测等都进行了大量的实验验证,对比了各种算法的优缺点。针对本课题所研究的黑色密封橡胶圈对比度低、缺陷不易检测的特点,本文提出了一种混合检测算法检测低对比度的橡胶圈缺陷,并从理论和实验两方面对检测效果做了分析。实验结果表明:相比传统的单一算法来检测缺陷边缘,检测效果有了很大的提高;
   (3)针对橡胶圈的特征提取,如尺寸和圆心的测量,本文提出了一种旋转线段法来寻找边界点,该算法提高了检测效率,取得了较好的效果;
   (4)分析了检测误差的因为,如系统误差、图像噪声、算法误差等。并提出了减小误差的方法。

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