基于機器視覺的磁瓦表面缺陷檢測系統(tǒng)的研究.pdf

1、電動機是所有自動設備的動力之源，磁瓦是電動機中的一個主要組成部件，其性能關(guān)系到電動系統(tǒng)的可靠性、穩(wěn)定性和安全性。對于功能面的缺陷，必須在檢測時予以剔除，以免裝入電動機后產(chǎn)生突發(fā)性的損壞，造成無法預料的后果。傳統(tǒng)的檢測方法主要采用人工目視檢測，由于磁瓦功能面自身的特點，使得檢測的勞動強度大、誤檢率高，極大地限制了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量的提高。為此，本課題結(jié)合機器視覺檢測技術(shù)，開發(fā)了磁瓦表面缺陷檢測系統(tǒng)。 本文的主要工作： 1)

2、通過現(xiàn)場調(diào)研，總結(jié)出磁瓦表面缺陷的種類和等級。 2)綜合利用圖像處理和識別的各種技術(shù)，提出實現(xiàn)表面缺陷自動檢測的算法。對采集到的圖像運用直方圖均衡化達到圖像增強的目的，將均值濾波與中值濾波方法相結(jié)合有效消除了噪聲并保護了邊緣。根據(jù)灰度直方圖選取閾值進行圖像分割，基于一階邊緣檢測算子進行邊緣檢測，區(qū)域標記并提取圖像的特征參數(shù)，最后根據(jù)計算的缺陷面積判斷產(chǎn)品是否合格。 3)應用數(shù)學形態(tài)學理論對圖像進行處理，從整幅圖像中把待檢

3、測的缺陷區(qū)域提取出來；根據(jù)圖像的特點，選擇相應的形態(tài)結(jié)構(gòu)，使之更好的適應本系統(tǒng)的缺陷檢測。 4)使用Visual C++開發(fā)平臺設計實現(xiàn)了磁瓦表面缺陷自動檢測軟件。 本文的創(chuàng)新點： 1)根據(jù)表面缺陷的形態(tài)和其影響性能的強弱，嘗試提出了四種類型和三種等級的缺陷分類分級標準。 2)應用均值濾波和中值濾波相結(jié)合的濾波方法，根據(jù)CCD(Charge-Coupled Device)采集到的圖像實際特征，調(diào)整濾波器的