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基于机器视觉的触点零件在线检测系统研究

阮晓虹  
【摘要】: 触点零件是工业中重要的电器元件,在各个领域中被广泛应用。由于触点零件在电器中完成关键的切换功能,触点零件的性能是决定电器使用寿命的主要因素,因此在生产中对触点零件的质量检测提出了越来越高的要求。目前国内生产线上以人工检测为主,检测手段落后,采用机器视觉的检测方法代替现有的人工检测具有很大的实际应用价值。针对触点零件多种形状、多种缺陷的特点,本文研究开发了基于机器视觉的触点零件在线检测系统。 本文所研究的系统,要求实现:1.几何缺陷、纹理缺陷的检测及分类;2.一次流程对触点零件的双面进行检测;通过对检测需求的分析,设计了完整的检测方案,并确定了系统的硬件机构及软件算法,将整个系统从硬件和软件两方面都分为不同的功能模块,通过各功能模块之间的相互配合使整个检测流程有效进行。 在系统的硬件结构上,本文创新性的提出了特殊的传输、翻转及筛选系统方案,实现在生产流水线上对零件的翻转以满足零件的双面检测要求,并对不同缺陷的零件进行分类。本文对系统中实现各功能模块的器件进行了研究,确立了功能特性及选用方法。 根据检测系统实时性和准确性的要求,本文在图像处理阶段研究了基于高斯滤波模板的快速有效图像预处理方法,针对触点零件图像特点提出了一种基于改进极小值点的自适应阈值分割算法;通过有效的几何特征测量及基于灰度共生矩阵的纹理特征测量,生成具有缺陷针对性的判据特征,并结合支持向量机多级二叉树的多类别分类策略,实现了触点零件不同缺陷的分类检测。 在上述工作基础上,论文开发了实现上述算法的相关软件,在实验室条件下对多组零件进行了试验,并取得较好的试验结果。论文也分析了影响测量结果的关键因素,提出进一步研究和改进的方向。


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