铜扁线表面缺陷在线识别的研究

论文摘要

目前,连续挤压设备生产的铜扁线表面缺陷的检测工作是依靠人的肉眼检查。而人的注意力往往容易受到外界各种条件的干扰或因连续工作而产生疲劳,因此检查结果可靠性难以保证。鉴于这种情况,本项目旨在研究开发一套铜扁线在线表面缺陷检测设备。本项目采用计算机视觉技术与数字图像处理技术相结合,能够分析铜扁线表面缺陷的图像特征,实现在线连续识别铜扁线表面气泡、氧化物、划痕等缺陷,对有缺陷的位置做出标记和记录,并根据需要进行报警。本系统采用两台摄像头和一台工控机组成计算机检测系统,两台摄像头分别采集铜扁线上下两侧表面图像,对图像的检测分析由工控机完成,工控机对采集到的图像进行实时分析,完成图像定位,图像去噪,图像分隔,图像二值化,形状的几何统计,表面缺陷的判定以及定位,最后实现对缺陷位置做出标记,对缺陷的数量进行累计,必要时进行报警。论文主要研究内容和成果如下:(1)根据铜扁线表面自动检测系统的技术要求,提出系统的总体设计方案,及软、硬件设计方案;(2)提出利用VFW进行视频采集卡二次开发的方案和具体实施方法,实现了铜扁线表面图像的实时采集;(3)通过对铜扁线表面图像的研究,提出噪声图像的获取方法,找出系统噪声特性;(4)根据对铜扁线表面缺陷特性的研究,提出一种基于小区域的缺陷检测算法,提高了缺陷判断的准确性。经实验验证,以上技术和方法都取得了较好的效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 无损检测
• 1.1.1 无损检测在两个层次上的意义
• 1.1.2 五种常规无损检测法
• 1.2 连续挤压发展概述
• 1.3 问题的提出
• 第二章 铜扁线表面自动检测系统的总体设计
• 2.1 铜扁线表面质量自动检测系统的功能
• 2.2 测量原理
• 2.3 系统的总体设计方案
• 2.3.1 系统的硬件设计方案
• 2.3.2 系统的软件设计方案
• 本章小结
• 第三章 图像采集
• 3.1 数字图像处理技术概述
• 3.1.1 图像处理与识别技术的应用领域
• 3.1.2 图像处理的主要方法
• 3.1.3 数字图像处理流程
• 3.2 CCD摄像头工作原理
• 3.3 基于VFW的视频捕获原理
• 3.3.1 利用VFW进行视频采集卡的二次开发
• 3.3.2 实现实时视频捕获的方法
• 3.4 图像采集卡的初始化
• 本章小结
• 第四章 图像预处理
• 4.1 系统噪声特性分析
• 4.1.1 系统噪声图像的生成
• 4.1.2 图像噪声分类
• 4.2 图像去噪的一般步骤
• 4.3 消除噪声的滤波方式
• 4.4 中值滤波
• 4.4.1 传统的中值滤波算法
• 4.4.2 加权中值滤波算法
• 4.5 像素点分类
• 4.6 图像的二值化
• 4.6.1 Otsu二值化算法
• 4.6.2 基于形态学的Otsu二值化方法
• 4.6.3 二值化算法
• 4.6.4 条件阈值的二值化
• 4.7 图像的边缘检测
• 4.7.1 基于梯度的边缘检测
• 4.7.2 Roberts边缘算子
• 4.7.3 Sobel边缘检测算子
• 4.7.4 Prewitt边缘算子
• 4.7.5 高斯型的拉普拉斯（LoG）边缘算子
• 4.7.6 基于阶跃边缘的检测方法
• 4.7.7 基于屋顶边缘的检测方法
• 本章小结
• 第五章 缺陷检测
• 5.1 仿真工具
• 5.1.1 Matlab图形图像
• 5.1.2 软件开发平台Visual C++开发平台
• 5.1.3 面向对象编程
• 5.1.4 Visual C++与MATLAB混合编程的优点
• 5.1.5 Visual C++与MATLAB接口的实现方法
• 5.2 为实现接口VC++平台和MATLAB平台的设置
• 5.3 VC++与Matlab混合编程的快速实现
• 5.4 缺陷检测技术研究
• 5.4.1 缺陷检测的基本原理
• 5.4.2 缺陷特征分析
• 5.4.3 缺陷检测的流程
• 5.4.4 标准图的选取与处理
• 5.4.5 Sobel滤波
• 5.4.6 对标准图的处理
• 5.4.7 缺陷检测的方案
• 5.4.8 相通缺陷区域的合并
• 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢