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基于机器视觉的工业产品表面缺陷检测方法的应用研究

袁红中  
【摘要】: 自20世纪80年代以来,随着数字图像处理技术的迅猛发展,人们对产品质量要求的提高,传统的人工检测由于很多原因已不能得到令人满意的检测结果,因此,机器视觉检测技术越来越受到人们的高度重视。 本文对工业产品的表面缺陷检测的一些重要技术进行了研究,并对其中涉及的算法在VC6.0平台下进行实验,然后对实验结果进行分析,说明所采用方法的可行性及效率。 首先是机器视觉检测中的目标定位及矫正问题。本文利用常用的连通域分析法对目标物体进行定位,然后对三种常用的图像倾斜矫正方法,最小二乘拟合法,图像惯性主轴法,HOUGH变换法进行了研究,并对三种方法进行了不同程度的改进,解决了一些产品的目标定位及矫正问题。 其次是非纹理图像及规则纹理图像表面的缺陷检测。本文对目前常用的几种非纹理图像缺陷检测算法进行了研究分析,这些算法有:模板匹配法、统计法、动态阈值法。针对版滚镀铜表面的缺陷特征,提出一种改进的动态阈值方法,此方法采用整体结合局部的方法,取得了较好的检测结果。然后对目前常用的几种纹理图像缺陷检测算法傅里叶变换法、Gabor滤波器法、小波变换法进行了研究分析。提出一种改进的小波变换法去除图像的纹理,然后再利用动态阈值法对图像进行检测。 最后对检测到的缺陷进行特征提取及分类。针对版滚镀铜表面缺陷的特点,本文对缺陷进行了形态特征及投影特征的提取,有效对缺陷进行了分类。


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