基于CCD的子弹表面检测方法研究

论文摘要

目前国内对子弹表面质量检测而言,生产厂家大多采用人工检测方法,使得自动化和生产效率较低,人的劳动强度大。并且长时间工作时,由于疲劳和其它生理方面的原因,会导致人眼的检测结果不稳定,很容易造成漏判和误判,从而为生产留下安全隐患。随着科学技术的进步和对产品使用要求的提高,对产品的质量检测和识别系统提出了高速、高精度等要求。因此,为适应现代化加工生产需要,提高制造水平,研究一种子弹表面质量自动检测的方法,具有一定的现实意义。本文主要研究的是基于CCD和图像处理的子弹表面质量检测方法。要求检测手段为非接触测量,对子弹的生产质量进行在线自动检测,对表面是否存在疵病,进行判断。因此,我们用CCD相机获取子弹表面图像,利用数字图像检测技术完成对子弹表面图像的自动处理、分析及判别,从而满足子弹表面检测自动化的要求。由于此项技术研究具有较强的通用性等特点,在其它小产品的无损检测中也具有一定的推广价值,对于加强检测过程的安全性,提高检测水平、检测精度和生产效率,大幅度地降低人的劳动强度,降低生产成本也具有一定的实用意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 图像检测技术的发展趋势及国内外的研究现状
• 1.2.1 图像检测技术的发展趋势
• 1.2.2 图像检测技术在国内外的研究现状
• 1.3 弹体表面检测技术在国内外研究现状
• 1.4 弹体表面缺陷类型和几何特征
• 1.5 本论文的研究目的与意义
• 1.6 本论文的主要内容
• 第2章 基本测量方案
• 2.1 总体测量方案
• 2.2 光源和照明
• 2.2.1 使用光源的原因
• 2.2.2 光源的分类
• 2.2.3 常用照明技术
• 2.2.4 光源的选择
• 2.3 光学系统
• 2.3.1 圆偏振镜原理
• 2.3.2 圆偏振镜作用
• 2.4 CCD相机
• 2.4.1 CCD基本工作原理
• 2.4.2 CCD相机的选择
• 2.5 本章小结
• 第3章 图像预处理
• 3.1 噪声的来源
• 3.2 图像去噪
• 3.2.1 均值滤波
• 3.2.2 中值滤波
• 3.2.3 自适应滤波
• 3.2.4 数字形态学的滤波算法
• 3.2.5 滤波结果分析
• 3.3 图像增强
• 3.3.1 图像的直方图均衡化
• 3.3.2 图像的锐化
• 3.3.3 图像增强结果分析
• 3.4 本章小结
• 第4章 图像处理与分析
• 4.1 图像分割
• 4.1.1 二值化分割
• 4.1.2 边缘检测
• 4.1.3 边缘检测算子检测结果分析
• 4.2 几何尺寸测量
• 4.2.1 测量标定原理
• 4.2.2 边界跟踪
• 4.2.3 特征参数计算
• 4.3 目标识别
• 4.3.1 概述
• 4.3.2 表面缺陷的自动识别
• 4.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢