随着我国---水平的提升,人们对、---、高---性的产品需求也日益增加,传统的检测手段已经不能满足产品的快速检测的要求。而计算机技术的提升,使得数字图像处理技术得到广泛应用,基于机器视觉的表面缺陷检测系统成为产品控制的重要手段。基于上述背景,本文对磁性材料的缺陷视觉检测方法进行了研究,提出了针对磁材缺陷的视觉检---法,并将其运用于在线磁材缺陷检测系统中。
根据检测要求设计了滚子表面自动展开装置,并在展开轨道上方安装ccd---机实时采集滚子表面图像。为了克服滚子表面反光及采集的滚子表面图像效果较差等原因,结合试验,选择了红色led光源作为检测光源,影像筛选机批发出售,采用左右两个光源从滚子上方斜向打光的照明方式,得到了清晰有效的滚子表面图像。 根据滚子在线检测的环境和滚子自身的特点,通过对图像各种预处理算法的分析研究,采用了的中值滤波算法进行图像的预处理,能有效地去除噪声对图像的影响并为下一步图像的分割奠定了基础。
,设计了一套多角度照明方式的适合滚子检测的光学成像系统用于图像采集,对比了几种图像分割中常用的边缘检---法和阈值分割算法的优劣,介绍了特征提取的相关理论和常见的模式识别分类器。针对损伤、欠磨、生锈和倒角缺料等缺陷,设计了一套有效的图像处理算法流程,提出了大类间方差法和局部阈值算法的缺陷分割,对分割后的图像实现特征提取与描述,然后进行svm分类识别。
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