基于运动视觉技术的钢球表面缺陷检测

论文摘要

轴承是机械基础部件,钢球作为轴承的滚动体,其表面质量直接影响轴承精度、动态性能和使用寿命,因此,对钢球表面质量的检测技术的研究是具有非常重要意义的课题。本文应用运动视觉技术对钢球表面缺陷进行图像序列获取、分析、跟踪与识别研究,并进行了运动视觉检测仪器的开发,其主要研究内容如下。首先,设计了钢球表面缺陷视觉检测实验系统的整体方案,开发了主要的检测机构模块及实验系统控制单元及电路板,从而搭建了运动视觉检测的实验平台。针对钢球视觉检测系统存在的畸变问题,设计了基于多项校正模型的摄像机标定方法。首先综合分析了钢球序列图像畸变的特征,得出钢球机器视觉检测系统共存在两种畸变:摄像机安装畸变和几何畸变。逐一针对畸变进行研究并建立校正矩阵。然后计算坐标系统的变换和校正后摄像机模型的内外参数,最终推导出系统标定的数学模型。其次,研究了钢球图像序列的去噪和复原问题。在分析现场噪声的函数特性和钢球运动模糊的规律基础上,提出了钢球运动图像退化模型,并设计了基于参数估计的维纳滤波方法进行图像恢复。实验效果表明本文复原算法具有明显的清晰度优势。还针对钢球反光与法线光晕现象,分析了其原因并探讨了两种可能的解决途径。设计了组合式照明方案,实现了钢球反光与法线光晕的弱化。再次,针对场景中多个运动钢球序列图像追踪的问题,设计了基于卡尔曼运动估计的免疫自适应模板追踪算法。首先,利用基于改进的免疫算法搜索出最优相关匹配点,检测出钢球。然后,采用Kalman算法得到每个钢球运动参数的估计,获取运动钢球的位置信息。并对匹配模板编号。最后,以基于加权的自适应模板更新算法解决跟踪点漂移问题。还提出基于蚁群算法的动态轮廓模型(Snake)实现钢球轮廓的自动提取策略。第一步,设计了基于圆弧邻域扩展连接边缘的改进型Canny算法来获得钢球Snake模型的初始化轮廓。第二步,设计了基于时间模型的蚁群算法获取Greedy演化最优解,获取了最佳轮廓。最后,对钢球表面缺陷的有无判断和缺陷分类进行了研究。首先分析了钢球表面图像纹理特征,在研究了能量特征、熵值特征、对比度特征、局部均匀特征、相关性参数的基础上,设计了综合熵参数评判钢球表面缺陷的有无。然后还设计了快速OTSU算法来获得钢球表面的缺陷区域。提出了以形状因子F结合3个不变矩,构成4维特征向量来标示钢球表面曲线区域的特征。最后设计了基于验证更新策略的AdaBoost分类器算法,完成对钢球表面缺陷类型的分类。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究的背景
• 1.1.1 钢球的表面缺陷类型说明
• 1.1.2 目前国内企业钢球表面缺陷检测状况
• 1.2 国内外钢球表面缺陷检测技术研究现状及分析
• 1.2.1 国内外钢球表面缺陷非视觉检测方法综述
• 1.2.2 静态单个钢球图像检测技术状况分析
• 1.3 动态视觉检测技术
• 1.3.1 动态视觉检测技术介绍
• 1.3.2 动态视觉检测技术应用
• 1.4 本文研究的目的及意义
• 1.5 本论文研究的主要内容
• 第2章 运动钢球视觉检测系统研制与标定技术研究
• 2.1 引言
• 2.2 实验系统的总体方案
• 2.2.1 实验系统组成
• 2.2.2 视觉检测流程
• 2.3 实验系统的机构设计
• 2.4 实验系统的控制设计
• 2.4.1 器件选择
• 2.4.2 控制系统的硬件结构
• 2.5 检测系统摄像机标定技术的研究
• 2.5.1 钢球成像系统的校正研究
• 2.5.2 视觉检测系统标定
• 2.5.3 标定实验过程及结果评估
• 2.6 本章小结
• 第3章 钢球图像序列的获取与预处理
• 3.1 引言
• 3.2 钢球图像序列的获取
• 3.2.1 图像采集平台
• 3.2.2 动态图像序列采集驱动
• 3.3 钢球反光与法线光晕的弱化
• 3.3.1 钢球反光与法线光晕现象
• 3.3.2 钢球反光产生原因分析
• 3.3.3 弱化反光照明设计
• 3.4 钢球运动图像直方图分析
• 3.5 钢球图像序列的噪声分析与运动模糊复原
• 3.5.1 噪声模型
• 3.5.2 运动钢球图像的模糊分析
• 3.5.3 图像退化模型
• 3.5.4 基于参数估计的维纳滤波方法
• 3.5.5 恢复实验及分析
• 3.6 本章小结
• 第4章 运动钢球自动跟踪与轮廓提取研究
• 4.1 引言
• 4.1.1 运动目标的检测
• 4.1.2 运动目标的跟踪
• 4.2 基于卡尔曼运动估计的免疫自动追踪算法
• 4.2.1 初始钢球模板的获取
• 4.2.2 归一化相关匹配算法
• 4.2.3 基于改进免疫算法的搜索最优相关匹配点
• 4.2.4 追踪模板设计
• 4.2.5 自动跟踪实验
• 4.3 基于蚁群算法的（SNAKE）动态轮廓模型
• 4.3.1 Snake 模型理论
• 4.3.2 初始轮廓获得
• 4.3.3 基于时间蚁群算法的Snake 轮廓提取方法
• 4.3.4 轮廓提取实验结果与分析
• 4.4 本章小结
• 第5章 钢球序列图像表面缺陷识别与分类
• 5.1 表面纹理分析
• 5.2 快速OTSU 分割
• 5.3 形状特性分析及矩技术的钢球缺陷描述
• 5.3.1 钢球表面缺陷的形状特性分析
• 5.3.2 几何矩（规则矩）的表达
• 5.3.3 几何矩的物理意义
• 5.3.4 缺陷区域的不变矩研究
• 5.3.5 不变矩的递归算法
• 5.4 基于ADABOOST 算法的钢球表面缺陷分类
• 5.4.1 Adaboost 算法基本原理及分析
• 5.4.2 优化的Adaboost 算法
• 5.5 实验结果与分析
• 5.6 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的学术论文
• 致谢