基于彩色CCD图像的加工表面烧伤度研究

论文摘要

金属工件的加工表面烧伤程度在生产中主要依据其表面的烧伤颜色进行判断,目前多采用经验判断。为了提高加工烧伤评判的客观可靠性,本论文基于彩色CCD图像开展了工件表面烧伤度的研究,将颜色特征应用于烧伤等级的判断中。本文完成的主要工作如下:（1）根据金属工件的烧伤颜色特征,针对其灰度图像丢失大量颜色信息的问题,选取了彩色图像中的HSV颜色空间作为加工表面烧伤度研究的手段。（2）采用基于有限维线性模型的监督颜色回归恒常性算法,消除了彩色图像获取过程中光照强度的影响。结果表明,红、绿、蓝三种单色光光照条件下拍摄的物体颜色与设定的标准值差分别下降为校正前的3.9%、2.4%、9.6%,为颜色特征提取及烧伤度分级奠定了基础。（3）提取了红、绿、蓝三种单色光和复合白光下具有相同表面粗糙度的烧伤工件的颜色矩特征。结果表明,随着工件表面烧伤程度的变化,图像的色调均值和亮度均值都有明显变化,其中色调均值随烧伤程度的加重而明显增大,而亮度均值却逐渐减小。（4）运用高斯函数计算烧伤表面颜色与标准颜色间的相似度,结合烧伤面积百分比,并引入烧伤度表达式,从而判别出工件表面的整体烧伤级别。（5）利用VC++与MATLAB联合开发了工件表面烧伤度分级系统。分别用五个等级的烧伤试样进行了试验,取得了满意的分级效果,从而验证了该系统的有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章绪论
• 1.1 磨削烧伤的机理及其对工件性能的影响
• 1.1.1 磨削烧伤的本质及原因
• 1.1.2 烧伤的影响分析
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 现有的加工烧伤评价方法
• 1.2.2 颜色信息在分级处理中的应用
• 1.3 本文研究的目的和内容
• 1.3.1 研究目的
• 1.3.2 研究内容
• 第二章 图像颜色模型分析
• 2.1 色彩学原理
• 2.1.1 颜色的基本概念
• 2.1.2 三基色原理[20]
• 2.2 颜色模型的选择
• 2.2.1 RGB 模型
• 2.2.2 HSV 模型
• 2.2.3 颜色模型的选择
• 2.3 RGB 模型与HSV 模型的转换
• 2.4 数字图像处理
• 2.4.1 图像噪声清除
• 2.4.2 图像的裁剪
• 2.5 本章小结
• 第三章 工件表面的颜色相似度及烧伤度分析
• 3.1 图像颜色特征提取的主要方法
• 3.1.1 颜色直方图
• 3.1.2 颜色矩
• 3.1.3 颜色集
• 3.1.4 颜色聚合向量
• 3.2 颜色特征的常用相似度量方法
• 3.2.1 直方图相交距离
• 3.2.2 绝对值距离方法
• 3.2.3 欧氏距离方法
• 3.3 工件表面烧伤度分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 工件表面颜色特征的实验研究
• 4.1 实验系统及条件
• 4.1.1 检测系统的组成
• 4.1.2 人工光照箱的设计
• 4.2 光照强度对表面图像影响的消除
• 4.2.1 表面反射的有限维模型
• 4.2.2 基于有限维线性模型的监督颜色回归恒常性算法[45]
• 4.2.3 实验结果
• 4.3 单色光源烧伤图像分析
• 4.4 复合白光烧伤图像分析
• 4.4.1 广域分析
• 4.4.2 局部分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 工件表面烧伤度分析系统的开发
• 5.1 系统设计平台
• 5.2 系统设计
• 5.2.1 系统总体设计方案
• 5.2.2 模块设计
• 5.3 系统实现的关键技术
• 5.3.1 VC++和MATLAB 的接口方法
• 5.3.2 VC++环境中MATLAB 引擎程序的建立[48]
• 5.3.3 VC++和MATLAB 之间的数据通信[49]
• 5.4 系统功能测试
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的论文