玻璃缺陷检测系统实验研究

论文摘要

在玻璃的生产线上,不允许玻璃上出现大量的明显的缺陷,否则会影响其质量。因此,开发一套低成本的玻璃检测系统便有极大的科研价值。本文所做的工作就是为一厂家开发检测系统所做的前期实验工作。作者以玻璃缺陷检测为应用背景,利用计算机视觉技术,致力于研制一套性价比高的检测系统。本文详细地介绍了图像处理技术——图像滤波技术和图像分割技术以及特征识别技术,改进了传统的中值滤波算法,对各种图像分割技术进行了分析和比较,从而得出适用于本系统的图像分割方法和特征识别技术,为缺陷的提取和分析打下了基础。论文通过分析了以上各种图像处理和识别方法,提出了玻璃缺陷检测的具体方案。该系统的硬件部分主要由以下几部分组成:摄像机、图像采集卡、微型计算机组成。软件系统主要采用Visual C++6.0编程环境。现已初步完成了玻璃检测系统的前期试验工作,经测试,初步达到高效、准确、低成本的目标,能快速准确地检测到玻璃缺陷,为后期地投入实际生产线打下了坚实的基础。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 绪论
• 1.1 本课题的提出
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 质量检测的研究现状
• 1.2.2 图像处理研究的现状
• 1.3 实施方案
• 1.4 本章小结
• 2 图像处理
• 2.1 图像获取
• 2.1.1 图像获取的结构框架
• 2.1.2 照明装置
• 2.2 图像预处理
• 2.2.1 图像噪声的分类
• 2.2.2 图像滤波算法
• 2.3 图像分割与提取
• 2.3.1 图像分割
• 2.3.2 图像提取
• 2.4 本章小结
• 3 系统的设计与实现
• 3.1 系统的构成
• 3.2 系统的实现机制
• 3.3 系统的实现
• 3.3.1 图像预处理
• 3.3.2 图像分割
• 3.4 本章小结
• 4 玻璃缺陷的特征判断和决策
• 4.1 缺陷的特征提取原理
• 4.2 各种玻璃缺陷的特征
• 4.3 玻璃缺陷的特征提取
• 4.3.1 玻璃缺陷特征提取和判断决策
• 4.3.2 缺陷的几何特征
• 4.3.3 图像缺陷的图像特征参数
• 4.4 缺陷目标类别判断
• 4.5 实验结果缺陷特征提取和判断
• 4.6 本章小结
• 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历
• 个人论文发表情况