基于機(jī)器視覺(jué)的表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1、歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1編號(hào)歐陽(yáng)歌谷（2021.02.01）本科生結(jié)業(yè)設(shè)計(jì)基于機(jī)器視覺(jué)的概略缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)Surfacedefectdetectionsystemdesignbasedonmachinevision學(xué)生姓名專(zhuān)業(yè)電子信息工程學(xué)號(hào)指導(dǎo)教師學(xué)院電子信息工程學(xué)院二O三年六月結(jié)業(yè)設(shè)計(jì)（論文）原創(chuàng)許諾書(shū)1自己許諾：所呈交的結(jié)業(yè)設(shè)計(jì)（論文）基于機(jī)器視覺(jué)的概略缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，是認(rèn)真學(xué)習(xí)理解學(xué)校的長(zhǎng)春理工年夜學(xué)本科結(jié)業(yè)設(shè)計(jì)（論文）工作條例后，在教師的指導(dǎo)下，保質(zhì)保量自力地完成了任務(wù)書(shū)中規(guī)定容，不弄虛作假，不剽竊他人的工作內(nèi)容。2自己

2、在結(jié)業(yè)設(shè)計(jì)（論文）中引用他人的觀點(diǎn)和研究功效，均在文中加以注釋或以參考文獻(xiàn)形式列出，對(duì)本文的研究工作做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體均已在文中注明。3在結(jié)業(yè)設(shè)計(jì)（論文）中對(duì)侵犯任何方面知識(shí)產(chǎn)權(quán)的行為，由自己承擔(dān)相應(yīng)的法令責(zé)任。4自己完全了解學(xué)校關(guān)于保管、使用結(jié)業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定，即：依照學(xué)校要求提交論文和相關(guān)資料的印刷本和電子版本；同意學(xué)校保存結(jié)業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的復(fù)印件和電子版本，允許被查閱和借閱；學(xué)?？梢圆扇∮坝?、縮印或其他復(fù)制手段保管結(jié)業(yè)設(shè)計(jì)（論文），可以公布其中的全部或部額外容。以上許諾的法令結(jié)果將完全由自己承擔(dān)！作者簽名：年月日中文摘要為了不竭提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，金屬工件概略缺陷在線自動(dòng)檢

3、測(cè)技術(shù)在生產(chǎn)過(guò)程中顯得日益重要。針對(duì)金屬工件概略的多種缺陷，本文設(shè)計(jì)了一套基于機(jī)器視覺(jué)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)金屬工件概略缺陷進(jìn)行實(shí)時(shí)在線、無(wú)損傷的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)采取面陣CCD和多通道圖像收集卡作為圖像收集部分，提高了檢測(cè)系統(tǒng)的速度并降低了對(duì)CCD的性能要求，使系統(tǒng)在現(xiàn)有的條件下比較容易實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線檢測(cè)；采取自動(dòng)選取圖像聯(lián)系閾值，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的閾值把工件信息從圖像中提取出來(lái)并掃描工件圖像中的信息，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的自動(dòng)丈量；根據(jù)掃描獲得的工件信息去除失落工件邊沿的光圈，利用自動(dòng)選取的閾值對(duì)金屬工件概略的圖像進(jìn)行二值化聯(lián)系，從而實(shí)現(xiàn)各種缺陷的自動(dòng)提取及識(shí)別。關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺(jué)概略缺陷CCD圖像處理缺陷檢測(cè)Abs

4、tractInordertocontinuallypromotethequalityofproductandefficiencyofproduction,theonlineautomaticinspectiontechnologyofsurfacedefectofmetalworkpiecehasbecomemoreandmoreimportantintheprocessofproduction.Thispaperdesignsanautomaticsystembasedonmachinevision,whichcaninspectsurfacedefectofmetalworkpieceti

5、melywithoutanydamageonit.Firstly,usingCCDandmultichannelimageacquisitioncardtoacquireimages,thesystemhasacceleratedtheinspectionspeedandreducedtherequirementsofCCDontheperformancetodothetimelyonlineinspectionmoreeasilyunderthecurrentcondition;secondly,accordingtothepracticalapplicationofthreshold,th

6、esystemhasusedthesegmentationthresholdofselectinganimageautomaticallytoselecttheworkpieceinformationfromimagesandscanthatinformationtorealizetheautomaticmeasurementofthesystem;finally,thesystemhasremovedtheapertureontheedgeofworkpieceinaccordancewiththeworkpieceinformationofscanandconductedthebinari

7、zationsegmentationontheimageofthemetalworkpiecesurfacebyusingtheautomaticselectionthresholdtoautomaticallyselectandidentifyvarieddefects.Keywords:machinevision;surfacedefect;CCD;imageprocessing;defectinspecting目錄中文摘要3Abstract3第1章引言51.1研究布景及意義51.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀5第2章圖像技術(shù)及機(jī)器視覺(jué)簡(jiǎn)介6圖像處理技術(shù)6圖像和數(shù)字圖像6圖像技術(shù)和圖像工程62.2數(shù)字圖

8、像處理系統(tǒng)7圖像處理和闡發(fā)系統(tǒng)7圖像收集模塊72.2.3圖像的數(shù)據(jù)編碼和傳輸82.3機(jī)器視覺(jué)技術(shù)8機(jī)器視覺(jué)技術(shù)簡(jiǎn)介82.3.2機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的概念、組成及特點(diǎn)82.4機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的應(yīng)用及成長(zhǎng)意向102.4.1機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)應(yīng)用102.4.2機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的成長(zhǎng)意向10第3章系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)錯(cuò)誤!未定義書(shū)簽。3.1CCD攝像頭113.2圖像收集卡113.2.1視頻輸入信號(hào)及采樣頻率113.2.2視頻輸入窗口和顯示窗口113.3軟件設(shè)計(jì)12第4章缺陷檢測(cè)軟件設(shè)計(jì)124.1圖像實(shí)時(shí)收集模塊124.2圖像預(yù)處理模塊124.3閾值選取模塊134.4圖像丈量模塊134.5缺陷檢測(cè)模塊194.5.1二值圖像區(qū)域標(biāo)識(shí)表

9、記標(biāo)幟20二值圖像的小區(qū)域消除214.6缺陷識(shí)別模塊21第5章實(shí)驗(yàn)結(jié)果及闡發(fā)錯(cuò)誤!未定義書(shū)簽。5.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)235.2實(shí)驗(yàn)闡發(fā)24全文總結(jié)25參考文獻(xiàn)26致謝27歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月11第1章引言1.1研究布景及意義傳統(tǒng)的產(chǎn)品概略質(zhì)量檢測(cè)主要采取人工檢測(cè)的辦法。人工檢測(cè)不但工作量年夜，并且易受檢測(cè)人員主觀因素的影響，容易對(duì)產(chǎn)品概略缺陷造成漏檢，尤其是變形較小、畸變不年夜的夾雜缺陷漏檢，極年夜降低了產(chǎn)品的概略質(zhì)量，從而不克不及夠包管檢測(cè)的效率與精度。近年來(lái)，迅速成長(zhǎng)的以圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ)的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)恰恰可以解決這一問(wèn)題機(jī)器視覺(jué)主要是

10、采取計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的視覺(jué)功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，最終用于實(shí)際檢測(cè)、丈量和控制?；跈C(jī)器視覺(jué)技術(shù)的缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，由于其非接觸檢測(cè)丈量，具有較高的準(zhǔn)確度、較寬的光譜響應(yīng)規(guī)模，可長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定工作，節(jié)省年夜量勞動(dòng)力資源，極年夜地提高了工作效率?？蓪?duì)工件概略的黑點(diǎn)、凹坑、劃痕、色差、缺損等缺陷進(jìn)行檢測(cè)。所以，人工檢測(cè)難以達(dá)到降低消耗、提高產(chǎn)品質(zhì)量的目的，采取機(jī)器視覺(jué)的概略缺陷檢測(cè)成為迫切需要。針對(duì)這種現(xiàn)狀，課題組決定自行開(kāi)發(fā)工件概略缺陷在線檢測(cè)系統(tǒng)，確保各類(lèi)缺陷及時(shí)準(zhǔn)確檢出，從根本上解決人工檢測(cè)效率低、精度低的問(wèn)題，同時(shí)，還可以降低原資料消耗能耗和人力本錢(qián)，該課題還可以推廣到

11、其他需要概略質(zhì)量檢測(cè)的行業(yè)中，如印刷、包裝等行業(yè)，因此具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。然而,本課題要對(duì)各種形狀、不合年夜小的金屬片在線檢測(cè),必定對(duì)檢測(cè)辦法和處理速度有很高的要求,圖像處理與模式識(shí)別領(lǐng)域中的許多新算法目前很難應(yīng)用到實(shí)際工程項(xiàng)目中。因此,機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在這類(lèi)在線檢測(cè)任務(wù)中的應(yīng)用,仍然是一個(gè)難題。本論文的目標(biāo)就是以己有的圖像處理理論為基礎(chǔ),通過(guò)年夜量的實(shí)際實(shí)驗(yàn),設(shè)計(jì)適合本產(chǎn)品概略缺陷檢測(cè)的算法。1.2內(nèi)外研究現(xiàn)狀在國(guó)外，機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用主要體現(xiàn)在半導(dǎo)體及電子行業(yè)，其中年夜概40%50%都集中在半導(dǎo)體行業(yè)。具體如PCB印刷電路：各類(lèi)生產(chǎn)印刷電路板組裝技術(shù)、設(shè)備，單、雙面、多層線路板，覆銅

12、板及所需的資料及輔料；幫助設(shè)施以及耗材、油墨、藥水藥劑、配件；電子封裝技術(shù)與設(shè)備；絲網(wǎng)印刷設(shè)備及絲網(wǎng)周邊資料等。再流焊機(jī)、波峰焊機(jī)及自動(dòng)化生產(chǎn)線設(shè)備。電子生產(chǎn)加工設(shè)備：電子元件制造設(shè)備、半導(dǎo)體及集成電路制造設(shè)備、元器件成型設(shè)備、電子工模具。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)還在質(zhì)量檢測(cè)的各個(gè)方面已經(jīng)獲得了廣泛的應(yīng)用，并且其產(chǎn)品在應(yīng)用中占據(jù)著舉足輕重的位置。除此之外，機(jī)器視覺(jué)還用于其他各個(gè)領(lǐng)域。而在中國(guó)，以上行業(yè)自己就屬于新興的領(lǐng)域，再加之機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品技術(shù)的普及不敷，招致以上各行業(yè)的應(yīng)用幾乎空白，即即是有，也只是低端方面的應(yīng)用。目前在我國(guó)隨著配套基礎(chǔ)建設(shè)的完善，技術(shù)、資金的積累、各行各業(yè)對(duì)采取圖像和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的工業(yè)

13、自動(dòng)化、智能化需求開(kāi)始廣泛呈現(xiàn)，國(guó)內(nèi)有關(guān)年夜專(zhuān)院校、研究所和企業(yè)近兩年在圖像和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行了積極思索和年夜膽的測(cè)驗(yàn)考試，逐步開(kāi)始了工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的應(yīng)用。其主要應(yīng)用于制藥、印刷、礦泉水瓶蓋檢測(cè)等領(lǐng)域。真正高真?zhèn)€應(yīng)用還很少，因此，以上相關(guān)行歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月業(yè)的應(yīng)用空間還比較年夜。固然，其他領(lǐng)域如指紋檢測(cè)等等領(lǐng)域也有著很好的成長(zhǎng)空間第2章圖像技術(shù)及機(jī)器視覺(jué)簡(jiǎn)介2.1圖像處理技術(shù)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中，視覺(jué)信息的處理技術(shù)主要依賴于圖像處理辦法，它包含圖像增強(qiáng)、數(shù)據(jù)編碼和傳輸、平滑、邊沿銳化、聯(lián)系、特征抽取、圖像識(shí)別與理解等外容。經(jīng)過(guò)這些處理后，輸出圖像的質(zhì)量獲得相當(dāng)水平的改良，既改良了圖像的視覺(jué)效

14、果，又便于計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行闡發(fā)、處理和識(shí)別。2.1.1圖像和數(shù)字圖像從廣義上說(shuō)，圖像是自然界景物的客觀反應(yīng)，是人類(lèi)認(rèn)識(shí)世界和人類(lèi)自己的重要源泉。圖像對(duì)我們其實(shí)不陌生。它是用各種觀測(cè)系統(tǒng)以不合形式和手段觀測(cè)客觀世界而獲得的，可以直接或間接作用于人眼并進(jìn)而產(chǎn)生視知覺(jué)的實(shí)體。人的視覺(jué)系統(tǒng)就是一個(gè)觀測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)它獲得的圖像就是客觀景物在人眼中形成的影像。圖像信息不但包含光通量散布，并且也還包含人類(lèi)視覺(jué)的主觀感受。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速成長(zhǎng)，人們還可以人為地創(chuàng)作創(chuàng)造超卓彩斑斕、千姿百態(tài)的各種圖像?？陀^世界在空間上是三維（3D）的，但一般從客觀景物獲得的圖像是二維（2D）的。一幅圖像可以用一個(gè)2D數(shù)組f（x

15、，y）來(lái)暗示，這里x和y暗示2D空間XY中一個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)的位置，而f代表圖像在點(diǎn)（x,y）的某種性質(zhì)F的數(shù)值。例如經(jīng)常使用的圖像一般是灰度圖，這時(shí)f暗示灰度值，它常對(duì)應(yīng)客觀景物被觀察到的亮度值。罕見(jiàn)圖像是連續(xù)界說(shuō)的，即f、x、y的值可以是任意實(shí)數(shù)。為了能用數(shù)字計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行加工處理，需要把連續(xù)的圖像在坐標(biāo)空間XY和性質(zhì)空間F都進(jìn)行離散化。這種離散化了的圖像就是數(shù)字圖像，可以用I（r，c）來(lái)暗示。這里丨代表離散化后的f，（r，c）代表離散化后的（x,y），這里丨、e、r的值都是整數(shù)。本文以后主要討論數(shù)字圖象，依據(jù)我們的習(xí)慣用f（x，y）代表數(shù)字圖像，f、x、y都在整數(shù)集合中取值。2.1.2圖像技術(shù)

16、和圖像工程圖像技術(shù)在廣義上是各種與圖像有關(guān)的技術(shù)的總稱(chēng)。目前人們主要研究的是數(shù)字圖象，主要應(yīng)用的是計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)。這包含利用計(jì)算機(jī)和其它電子設(shè)備進(jìn)行和完成的一系列工作，例如圖像的收集、獲取、編碼、存儲(chǔ)和傳輸，圖像的合成和產(chǎn)生，圖像的顯示和輸出，圖像的變換、增強(qiáng)、恢復(fù)（恢復(fù)）和重建，圖像的聯(lián)系，目標(biāo)的檢測(cè)、表達(dá)和描述，特征的提取和丈量，序列圖像的校正，3D景物的重建恢復(fù)，圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的建立、索引和抽取，圖像的分類(lèi)、暗示和識(shí)別，圖像模型的建立和匹配，圖像和場(chǎng)景的解釋和理解，以及基于它們的判斷決策和行為規(guī)劃等等。另外，圖像技術(shù)還可包含為完成上述功能而進(jìn)行的硬件設(shè)計(jì)及制作等方面的技術(shù)由于圖像技術(shù)近年來(lái)獲

17、得極年夜的重視和長(zhǎng)足的進(jìn)展，呈現(xiàn)了許多新理論、新辦法、新算法、新手段、新設(shè)備。圖像工作者普遍認(rèn)為需對(duì)圖像和圖像處理技術(shù)進(jìn)行綜合研究和應(yīng)用，這個(gè)工作的框架就形成了圖像工程。圖像工程學(xué)科是將數(shù)學(xué)、光學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)的原理結(jié)合在圖像應(yīng)用中積累的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)而成長(zhǎng)起來(lái)的。圖像工程的內(nèi)容很是豐富，根據(jù)籠統(tǒng)水平和研究辦法等的不合可分為三個(gè)條理：圖象處理、圖象闡發(fā)和圖像理解。圖象處理著重強(qiáng)調(diào)在圖像之間進(jìn)行的變換。圖象闡發(fā)則主要是對(duì)圖像中感興趣的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和丈量，以獲得它們的客觀信息從而建立對(duì)圖像的描述圖像理解的重點(diǎn)是在圖象闡發(fā)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究圖像中各目標(biāo)的性質(zhì)和它們之間的相互聯(lián)系，并得出對(duì)圖像內(nèi)容含義的理解以

18、及對(duì)原來(lái)客觀場(chǎng)景的解釋?zhuān)瑥亩笇?dǎo)和規(guī)劃行為由上所述，圖象處理、圖象闡發(fā)和圖像理解是處在三個(gè)籠統(tǒng)水平和數(shù)據(jù)量各有特點(diǎn)的不合條理上。圖象處理是比較低層的操縱，它主要在圖像像素級(jí)別上進(jìn)行處理，處理的數(shù)據(jù)量很是年夜。圖象闡發(fā)則進(jìn)入了中層，聯(lián)系和特征提取把原來(lái)以像素描述的圖像轉(zhuǎn)釀成比較簡(jiǎn)潔的非圖形式的描述。圖像理解主要是高層操縱，基本上是對(duì)從描述籠統(tǒng)出來(lái)的符號(hào)進(jìn)行運(yùn)算，其處理過(guò)程和辦法與人類(lèi)的思維推理可以有許多類(lèi)似之處。2.2數(shù)字圖像處理系統(tǒng)2.2.1圖像處理和闡發(fā)系統(tǒng)一個(gè)基本的圖像（處理和闡發(fā)）系統(tǒng)構(gòu)成的各模塊都有特定的功能，辨別是收集、顯示、存儲(chǔ)、通信、處理和闡發(fā)。為完成各自的功能每個(gè)模塊都需一些特

19、定的設(shè)備。圖像收集可采取CCD的照相機(jī)、帶有視像管的視頻攝像機(jī)和掃描儀等。圖象顯示可用電視顯示器、隨機(jī)讀取陰極射線管和各種打印機(jī)等。圖像存儲(chǔ)可采取磁帶、磁盤(pán)、光盤(pán)和磁光盤(pán)等。圖像通信可借助綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)局網(wǎng)，甚至普通德律風(fēng)網(wǎng)等。最后，圖象處理和闡發(fā)主要是運(yùn)算，所使用的設(shè)備主要是計(jì)算機(jī)。以下對(duì)各模塊的簡(jiǎn)介。2.2.2圖像收集模塊收集數(shù)字圖象需要兩種裝置。一種是對(duì)某個(gè)電磁能量譜波段敏感的物理器件，它能產(chǎn)生與所接受到的電磁能量成正比的模擬電信號(hào)。另一種稱(chēng)為數(shù)字化器，它能將上述模擬電信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字離散的形式。下面介紹這兩種裝置的經(jīng)常使用器件。固態(tài)陣列是由稱(chēng)為感光基元的離散硅成像元素構(gòu)成的。這樣的感

20、光基元能產(chǎn)生與所接受的輸入光強(qiáng)成正比的輸出電壓。固態(tài)陣列中主要元件是電荷藕合器件CCD。這個(gè)傳感器由一行感光基元，兩個(gè)按時(shí)的將感光基元中的內(nèi)容傳給傳輸寄存器的傳輸門(mén)，以及一個(gè)按時(shí)的將傳輸寄存器中的內(nèi)容傳給放年夜器的輸出門(mén)構(gòu)成。放年夜器輸出的電壓信號(hào)與感光基元行的內(nèi)容成比例。電荷藕合平面陣列的工作原理與線陣相似，但感光基元排列成一個(gè)矩陣形式并由傳輸門(mén)和平面掃描圖像顯示模塊的結(jié)果主要用于顯示給人看。對(duì)圖象闡發(fā)來(lái)說(shuō)，闡發(fā)的結(jié)果也可以解析系統(tǒng)的主要顯示設(shè)備是電視顯示器。輸入顯示器的圖象也可以通過(guò)硬拷控制。在每個(gè)偏轉(zhuǎn)位置，電子槍束的強(qiáng)度的一種簡(jiǎn)便辦法是利用標(biāo)準(zhǔn)輸寄存器隔開(kāi)。先將奇數(shù)列感光基元的內(nèi)容順序送

21、進(jìn)垂直傳輸寄存器，然后再送進(jìn)水平傳輸寄存器。歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月11把水平傳輸寄存器的內(nèi)容送進(jìn)放年夜器就獲得1幀隔行的視頻信號(hào)。對(duì)偶數(shù)列感光基元重復(fù)以上過(guò)程就可獲得另1幀隔行的視頻信號(hào)。將2幀合起來(lái)就獲得隔行掃描電視的1場(chǎng)（加現(xiàn)在經(jīng)常使用的線掃描CCD般有512到4096個(gè)象素或更多，而4096X4096個(gè)象素的掃描CCD也已在使用。2.2.3圖像的數(shù)據(jù)編碼和傳輸數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量是相當(dāng)龐年夜的，一幅512X512個(gè)像素的數(shù)字圖像的數(shù)據(jù)量為256K字節(jié)，若假設(shè)每秒傳輸25幀圖像，則傳輸

22、的信道速率為52.4M比特/秒。高信道速率意味著投資高普及難度。因此，傳輸過(guò)程中，對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮顯得很是重要。數(shù)據(jù)的壓縮主要通過(guò)圖像數(shù)據(jù)的編碼和變換壓縮完成。圖像數(shù)據(jù)編碼一般采取預(yù)測(cè)編碼，即將圖像數(shù)據(jù)的空間變更規(guī)律和序列變更規(guī)律用一個(gè)預(yù)測(cè)公式暗示，如果知道了某一像素的前面各相鄰像素值之后，可以用公式預(yù)測(cè)該像素值。采取預(yù)測(cè)編碼，一般只需傳輸圖像數(shù)據(jù)的起始值和預(yù)測(cè)誤差，因此可將8比特/像素壓縮到2比特/像素。變換壓縮辦法是將整幅圖像分紅一個(gè)個(gè)小的（取8X8或16X16）數(shù)據(jù)塊，再將這些數(shù)據(jù)塊分類(lèi)、變換、量化，從而構(gòu)成自適應(yīng)的變換壓縮系統(tǒng)。該辦法可將一幅圖像的數(shù)據(jù)壓縮到為數(shù)未幾的幾十個(gè)特傳輸，在

23、接收端再變換回去即可。對(duì)圖像的處理和闡發(fā)一般可用算法的形式描述，而年夜大都的算法可以用軟件實(shí)現(xiàn)，只有在為了提高速度或克服通用計(jì)算機(jī)限制的情況下才用特制的硬件。進(jìn)入90年代尤其是21世紀(jì)后，人們?cè)O(shè)計(jì)了各種與工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)總線兼容的可以拔出微機(jī)或工作站的圖像卡。這不但減少了本錢(qián)，也增進(jìn)了圖象處理和闡發(fā)專(zhuān)用軟件的成長(zhǎng)。這些圖像卡包含用于圖象數(shù)字化和臨時(shí)存儲(chǔ)的圖像收集卡，用于以視頻速度進(jìn)行算術(shù)和邏輯運(yùn)算的算術(shù)邏輯單位，以及前面提到的幀緩存。圖象處理和闡發(fā)中的一個(gè)重要事實(shí)是對(duì)特殊的問(wèn)題需要特殊的解決辦法。2.3機(jī)器視覺(jué)技術(shù)2.3.1機(jī)器視覺(jué)技術(shù)簡(jiǎn)介機(jī)器視覺(jué)是一個(gè)相當(dāng)新興的研究領(lǐng)域。機(jī)器視覺(jué)成長(zhǎng)到現(xiàn)在已有15年

24、的歷史。機(jī)器視覺(jué)作為一種應(yīng)用系統(tǒng)，其功能特點(diǎn)是隨著工業(yè)自動(dòng)化的成長(zhǎng)而逐漸完善和成長(zhǎng)的。人們從20世紀(jì)50年代開(kāi)始研究二維圖像的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別，60年代Roberts始進(jìn)行三維機(jī)器視覺(jué)的研究，70年代中，MIT人工智能實(shí)驗(yàn)室正式開(kāi)設(shè)機(jī)器視覺(jué)課程，80年代開(kāi)始，開(kāi)始了全球性的研究熱潮，機(jī)器視覺(jué)獲得了蓬勃成長(zhǎng)，新概念、新理論不竭涌現(xiàn)。2.3.2機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的概念、組成及特點(diǎn)機(jī)器視覺(jué)是將圖像處理、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能等眾多學(xué)科高度集成和有機(jī)結(jié)合，而形成的一門(mén)綜合性的技術(shù)。一般地說(shuō)，機(jī)器視覺(jué)是研究計(jì)算機(jī)歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2

25、月1或其他處理器模擬生物宏觀視覺(jué)功能的科學(xué)和技術(shù)，也就是用機(jī)器取代人眼來(lái)做丈量和判斷。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的組成如圖21。有照明部分、圖像獲取部分、圖像顯示部分和圖像處理部分。一般采取CCD攝像頭攝取檢測(cè)圖像并轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，再對(duì)圖像數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理，從而獲得所需要的各種目標(biāo)圖像特征值，并由此實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別、坐標(biāo)計(jì)算、灰度散布圖等多種功能。然后再根據(jù)其結(jié)果顯示圖像，輸出數(shù)據(jù)，收回指令，配合執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成位置調(diào)整，好壞篩選，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等自動(dòng)化流程。適合于人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺(jué)難以滿足要求的場(chǎng)合，經(jīng)常使用機(jī)器視覺(jué)來(lái)替代人工視覺(jué)；同時(shí)在1T檢查產(chǎn)圖像質(zhì)量效率低且精度不高,扌用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)年夜批量工業(yè)生產(chǎn)

26、過(guò)程中，用人工視覺(jué)I，是辦法可以年夜年夜提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化水平。并且機(jī)器視易于實(shí)現(xiàn)信息集成實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。因此,在現(xiàn)，代白動(dòng)化生產(chǎn)過(guò)程中，人們將機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、制品檢驗(yàn)和質(zhì)量控制等領(lǐng)或。專(zhuān)有很多學(xué)科的研究目標(biāo)與機(jī)器視覺(jué)相近或者相關(guān)，這些學(xué)科中包含圖像處理、模式識(shí)別或圖像識(shí)別、圖像理解等。由于歷史成長(zhǎng)或領(lǐng)或白己的特點(diǎn)，這些學(xué)科有某種水平的相互重疊。可是，機(jī)器視覺(jué)與其他學(xué)科又有著一定的區(qū)別，其特點(diǎn)是：1、綜合技術(shù)機(jī)器視覺(jué)是一項(xiàng)綜合技術(shù)，其中包含數(shù)字圖像處理技術(shù)、機(jī)械工程技術(shù)、控制技術(shù)、電光源照明技術(shù)、光學(xué)成像技術(shù)、傳感器技術(shù)、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟硬件技

27、術(shù)人機(jī)接口技術(shù)等。這些技術(shù)在機(jī)器視覺(jué)中是并列關(guān)系，相互協(xié)調(diào)應(yīng)用才干構(gòu)成一個(gè)勝利的工業(yè)機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用系統(tǒng)2、強(qiáng)調(diào)工業(yè)可靠性機(jī)器視覺(jué)強(qiáng)調(diào)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境下的可靠性，要求能夠適應(yīng)工業(yè)生產(chǎn)中卑劣的環(huán)境，有較高的容錯(cuò)能力和平安性，不會(huì)破壞工業(yè)產(chǎn)品。3、強(qiáng)調(diào)實(shí)用性機(jī)器視覺(jué)強(qiáng)調(diào)實(shí)用性，要求有合理的性價(jià)比，要有通用的工業(yè)接口，能夠由普通工作來(lái)操縱，必須有較強(qiáng)的通用性和可移植性。4、要求高速度和高精度由于機(jī)器視覺(jué)通常要求高速度和高精度，數(shù)字圖像處理中的許多新算法目前還難以應(yīng)用。因此，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)中的實(shí)際應(yīng)用速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于圖像處理理論的成長(zhǎng)速度。2.4機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的應(yīng)用及成長(zhǎng)意向2.4.1機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)應(yīng)用機(jī)器

28、視覺(jué)系統(tǒng)在高速、細(xì)微和重復(fù)的制造過(guò)程中顯得很是可靠，因此被廣泛用于加工制造企業(yè)，完成年夜批量生產(chǎn)過(guò)程中的重復(fù)性檢測(cè)任務(wù)。機(jī)器視覺(jué)在質(zhì)量檢測(cè)方面的應(yīng)用占整個(gè)工業(yè)應(yīng)用的近80%，其中最年夜的應(yīng)用行業(yè)為：汽車(chē)、制藥、電子與電氣、制造、包裝、食品、飲料等。機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)是非接觸無(wú)損檢測(cè)，與傳統(tǒng)的檢測(cè)手段相比，它具有不成替代的優(yōu)越性，因而獲得了廣泛的應(yīng)用。利用線陣CCD配合包裝盒的一維運(yùn)動(dòng)獲取目標(biāo)圖像，然后由計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理，可以檢測(cè)日期編號(hào)等信息的遺漏和正確與否；以頻閃光作為照明光源，利用面陣或者線陣CDC作為螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測(cè)器件，實(shí)現(xiàn)熱軋螺紋鋼幾何參數(shù)在線丈量；在各種產(chǎn)品概略缺陷檢測(cè)方面應(yīng)

29、用也很多。2.4.2機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的成長(zhǎng)意向近年來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)（即機(jī)器視覺(jué)）的成長(zhǎng)年夜致表示在以下三個(gè)方面：1、基于幾何辦法的計(jì)算機(jī)視覺(jué)計(jì)算理論體系已臻于完整計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究目標(biāo)之一是使機(jī)器能感知三維環(huán)境中物體的幾何信息，包含它的形狀、位置、姿態(tài)、運(yùn)動(dòng)等。20世紀(jì)90年代中期以來(lái)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)界將對(duì)應(yīng)與射影幾何、仿射幾何、歐幾里得幾何的描述，系統(tǒng)地引進(jìn)視覺(jué)計(jì)算辦法中，比較完美地對(duì)應(yīng)為視覺(jué)系統(tǒng)中對(duì)物體由粗到細(xì)的描述，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)中降低了對(duì)攝像系統(tǒng)參數(shù)了解的要求，提高了系統(tǒng)對(duì)噪聲的魯棒性。2、機(jī)器學(xué)習(xí)辦法受到越來(lái)越多的關(guān)注模式識(shí)另外所有領(lǐng)域始終存在基于結(jié)構(gòu)與基于統(tǒng)計(jì)的兩年夜分支。如果說(shuō)基于幾何的計(jì)算

30、機(jī)視覺(jué)主要通過(guò)幾何，描述物體及其運(yùn)動(dòng)的三維結(jié)構(gòu)，屬于結(jié)構(gòu)辦法，已獲得較系統(tǒng)的研究；而在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的統(tǒng)計(jì)辦法除較好地用于圖像的底層處理外，一直顯得不完善更不必說(shuō)系統(tǒng)化了。3、針對(duì)眾多特定領(lǐng)域的應(yīng)用研究不竭深入，較年夜規(guī)模的應(yīng)用系統(tǒng)逐步走向商業(yè)化隨著以后計(jì)算機(jī)的性能價(jià)格比飛速提高，眾多特定領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)應(yīng)用系統(tǒng)的商業(yè)化已成為可能。如利用指紋、虹膜、人臉、語(yǔ)音等識(shí)別技術(shù)、行為識(shí)別技術(shù)與運(yùn)動(dòng)跟蹤技術(shù)、多攝像機(jī)融合技術(shù)構(gòu)成視覺(jué)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，用于信息平安、智能交通、反恐防盜、身份鑒別等。第3章系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)本系統(tǒng)是由CCD攝像頭、照明系統(tǒng)、圖像收集卡、機(jī)械裝置、主控計(jì)算機(jī)等部件組成，圖31為系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。其工

31、作過(guò)程是：首先將工件送到CCD攝像頭視場(chǎng)內(nèi)；然后由成像系統(tǒng)和圖像收集卡將圖像收集到計(jì)算機(jī)內(nèi)部；運(yùn)用圖像處理技術(shù)對(duì)收集到的原始圖像進(jìn)行預(yù)處理以改良圖像質(zhì)量，從中提取感興趣的特征量；最后運(yùn)用模式識(shí)別技術(shù)對(duì)取到得特征量進(jìn)行分類(lèi)整理以完成系統(tǒng)的檢測(cè)。下面辨別介紹系統(tǒng)的各部分的組成及工作原理。歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編A2021年2月561、CCD攝像頭及照明系統(tǒng)2、圖像收集卡3、主控計(jì)算機(jī)4、分類(lèi)機(jī)構(gòu)5、工件6、傳送裝置3.1CCD圖31機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖攝像頭CCD是一種半導(dǎo)體成像器件，具有靈敏度高、抗強(qiáng)光、畸變小、體積小、壽命長(zhǎng)，抗震動(dòng)等優(yōu)點(diǎn)。本系統(tǒng)采取的是國(guó)產(chǎn)MTV1881EX型號(hào)的黑白攝像頭，它的工作方法是

32、將被攝物體的圖像經(jīng)過(guò)鏡頭聚焦到CCD芯片上，CCD根據(jù)光的強(qiáng)弱積累相應(yīng)比例的電荷，各個(gè)像素積累的電荷在視頻時(shí)序的控制下，逐點(diǎn)外移，經(jīng)視頻捕獲卡濾波、放年夜處理,A/D轉(zhuǎn)換后形成視頻信號(hào)輸出。3.2圖像收集卡本系統(tǒng)采取的是年夜恒PCIXR視頻捕獲卡，具有高品質(zhì)的視頻收集性能，具備高速PCI總線，收集頻率為3D幀/秒，顯示畫(huà)面流暢不間斷；顯示辯白率640X480。靜態(tài)捕獲影像以靜態(tài)圖像方法存盤(pán)，提供BMP,JPG,TIP,TGA等多種存盤(pán)格式。其工作原理如圖32所示：復(fù)合視頻輸入1多圖開(kāi)關(guān)*A/Df緩VIDEOPCIXR圖像收集片工緩*濾波PCIVGA顯示復(fù)合路復(fù)合視頻輸，輸出到數(shù)變換，數(shù)字化的圖

33、入經(jīng)多路開(kāi)關(guān)關(guān)，軟件選擇其中一路作為緩后輸入像信號(hào)經(jīng)各種圖像處理后，利用PCI總線，傳到VAG卡顯示或計(jì)算機(jī)A/系進(jìn)行模/存存儲(chǔ)頻輸于要檢測(cè)工件的兩個(gè)概略，所以需要在硬件上使用兩路視頻輸入，每路收集不合概略頻輸像4采樣頻率在一定規(guī)模內(nèi)可調(diào)，滿足不合場(chǎng)合的需求。32.1視頻輸入信號(hào)及采樣頻率凡合適PAL制式（625行,50場(chǎng)/秒）和NTSC制式（525行,60場(chǎng)/秒）的視頻設(shè)備輸出的圖像信號(hào)均可作為該視頻捕獲卡的輸入源。在一般情況下，攝像機(jī)、錄像機(jī)等視頻設(shè)備均滿足上述標(biāo)準(zhǔn)。采樣頻率在一定規(guī)模內(nèi)可調(diào)，滿足不合場(chǎng)合的需求。3.2.2視頻輸入窗口和顯示窗口視頻輸入窗口是指數(shù)字化后的輸入圖像尺寸。在PA

34、L制式，輸入窗口最年夜尺寸為768X576。在NTCS制式為64X480。圖像顯示窗口是指在VAG顯示器上顯示的圖像尺寸，其最年夜值不克不及超出輸入圖像窗口。當(dāng)圖像顯示窗口小于視頻輸入窗口時(shí)，有兩種辦法可以采取。一種辦法是減少視頻輸入窗口的年夜小，即重新設(shè)置起始行、終止行、起始列、終止列。使視頻輸入窗口與圖像顯示窗口相匹配。處理后的結(jié)果顯示的僅是全部輸入圖像的一個(gè)局部，這種辦法稱(chēng)為裁剪。另一種辦法是采取對(duì)視頻輸入窗口采取抽點(diǎn)和抽行的辦法減少其年夜小，即根據(jù)視頻輸入窗口和圖像顯示窗口的相對(duì)年夜小設(shè)置縮小比例系數(shù)，處理后的結(jié)果顯示的是縮小的全部輸入圖像，這種辦法稱(chēng)為比例縮小。也可以將兩種辦法歐陽(yáng)歌

35、谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1結(jié)合起來(lái)，達(dá)到所需要的結(jié)果。3.3軟件設(shè)計(jì)本課題中的圖像處理算法均采取Matlab法度語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)模擬，Matlab提供一個(gè)高度集成的、集科學(xué)計(jì)算、法度設(shè)計(jì)和可視化歸于一身的。為了設(shè)計(jì)出實(shí)用有效的軟件，必須依照軟件工程的理論，進(jìn)行充分的分階段的闡發(fā)和設(shè)計(jì)。采取模塊化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，其特點(diǎn)為：1）可修改性。對(duì)模塊內(nèi)部的修改，對(duì)模塊外部沒(méi)有影響；增加或刪除幾個(gè)模塊，不影響整個(gè)法度；2）可讀性。每個(gè)模塊意義和職責(zé)明確，模塊間的接口關(guān)系清楚，便于用戶和設(shè)計(jì)人員進(jìn)行系統(tǒng)代碼的維護(hù)；3）驗(yàn)證性。自力于其它模塊，

36、可單獨(dú)驗(yàn)證一個(gè)模塊的正確性，便于進(jìn)行調(diào)試。采取模塊化原理使軟件結(jié)構(gòu)清晰，容易閱讀理解和維護(hù)。本系統(tǒng)中，依照算法要求設(shè)計(jì)了各子法度。第4章缺陷檢測(cè)軟件設(shè)計(jì)閾值選取模塊由于本系統(tǒng)是一個(gè)完整、實(shí)時(shí)的缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，需要系統(tǒng)從原始圖像收集到圖像預(yù)處理、閾值選取、聯(lián)系，再到模式識(shí)別，最后到缺陷種類(lèi)分選整套過(guò)程有一個(gè)全面、整體的設(shè)計(jì)。系統(tǒng)主要有以下幾個(gè)模塊：圖像實(shí)時(shí)收集模塊、圖像預(yù)處理模塊、閾值選取模塊、圖像丈量模塊、缺陷檢測(cè)模塊、缺陷識(shí)別模塊，其過(guò)程如圖41所示。圖像實(shí)時(shí)收集模塊圖圖像41圖橡實(shí)時(shí)收集模瑛為了準(zhǔn)確、及時(shí)獲得圖像的以后狀態(tài)陷需要不竭地通過(guò)圖像收集卡圖像丈量攝像系統(tǒng)的圖像信息直接讀取到計(jì)算機(jī)內(nèi)

37、存，在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中進(jìn)行其他的后續(xù)處理，如：圖像濾波、圖像丈量、缺陷檢測(cè)等等。4.2圖像預(yù)處理模塊為去失落噪聲對(duì)圖像的于擾，要將剛收集的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如：去除孤立點(diǎn)、平滑、濾波等；同時(shí)，還要對(duì)圖像進(jìn)行灰度調(diào)整，增加比較度，為后續(xù)的圖像處理工作做準(zhǔn)備，如圖42所示。圖42原始圖像及灰度調(diào)整后圖像經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，圖像的比較度增加，拉伸了圖像灰度，表示在灰度直方圖上就是峰與峰之間的距離加年夜，便于選取聯(lián)系閾值及后續(xù)圖像聯(lián)系，如圖43所示。3000r灰度調(diào)整后圖像直方圖直方圖3閾值選取模塊25002000素素閾素1500值的選取對(duì)聯(lián)系圖像、提取缺陷信像的灰度1000直方圖來(lái)選取閾值，如圖44所示20

38、00息至關(guān)重要素1500像1000，其辦法也很多，本系統(tǒng)采納利用圖6588”直方圖50。44圖像丈量模0501001502002504000F11S44濾波前及濾波丿口口的灰乂500004000直方圖50100150200250值L）工件尺寸療3000像根據(jù)閾值i2000掃描，如圖451000503000圖像，將圖像二值化處理，便于圖像整體信息的200010000050圖45圖像位置信息掃描100150200250灰度值100150200250灰度值歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月100圖46掃描示意圖由圖46所示，可列：x=(F(i,j)+F(i,j)/20從左到右從右

39、到左y=(F(i,j)+F(i,j)/20從上到下從下到上那么，可獲得工件的圓心坐標(biāo)，其曲線辨別如圖57所示。600圖像數(shù)圖47X坐標(biāo)數(shù)據(jù)曲線和y坐標(biāo)數(shù)據(jù)曲線圖像數(shù)據(jù)由于在實(shí)際圖像中存在噪聲或者其他干擾，圖500的布景其實(shí)不是理想的那種純真灰度息，即以在對(duì)整幅圖像進(jìn)行逐個(gè)像素掃描時(shí)，年夜誤差，在圖*7中可以比較直觀地顯現(xiàn)級(jí)，所所存在粗。圖將其從。丈量結(jié)果中剔出。(檢測(cè)像0300圖設(shè)被丈量的真值為，一。系差5為i0III0100200300400000=600L800圖像寬(W)0式中i二1,2,n正態(tài)散布的散布密度f(wàn)(5)為:到的圖像信息也會(huì)存在干擾,100旦發(fā)明含有粗年夜誤差的丈量值，應(yīng)列測(cè)

40、得值為I.，則丈量列隨機(jī)誤00100200300400500600700800圖像寬(Y)f(5)注e5/(2b2)式中b標(biāo)準(zhǔn)差(或均方根誤差)；e一一自然對(duì)數(shù)的底，值為2.7182.O圖48隨機(jī)誤差散布曲線，則苗的指數(shù)的絕對(duì)值愈年夜，因而f(5)減小得愈快，即曲線2.5由此可知：值愈小2變陡。而Q值愈小，在Q1.5夜，曲線變高。反之，Q1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編0.5誤差為零前面的系數(shù)值變年夜，即對(duì)應(yīng)于愈年夜，f(5)減小愈慢(O=0)的縱坐標(biāo)也年曲線平坦，同時(shí)對(duì)應(yīng)于誤差為零的縱坐2021年2月歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月

41、1標(biāo)也小，曲線變低。圖48中三個(gè)丈量列所得的散布曲線不合，其標(biāo)準(zhǔn)差b也不相同，且Qb3b圖410半徑計(jì)算由圓心坐標(biāo)，再結(jié)合去除粗年夜誤差后掃描數(shù)據(jù)就可以計(jì)算工件的半徑年夜小如圖410所示、在x標(biāo)的目的上rj/2r=xjj=iN其中，n為圖像的高度，N為打豐0的個(gè)數(shù);在y標(biāo)的目的上r=ii-x2+(yi0-y+jj+k丿蘭ri/2r=j=yM其中，m為圖像的寬度，M為ri豐0的個(gè)數(shù)。600411500的半徑”X標(biāo)圖目的計(jì)算的半的目旳和y標(biāo)的目的上的半徑數(shù)據(jù)曲線的計(jì)算的半徑中的數(shù)據(jù)曲線就是x標(biāo)的目的和y標(biāo)的目的的上的半徑數(shù)據(jù)線，兩個(gè)標(biāo)的目的上500需要及時(shí)調(diào)整攝像頭，使攝像角度垂直工件缶400年夜

42、小基本一致，如果有圓環(huán)和圓片的判斷003確定工件的圓心位置和半徑年夜小區(qū)別:是:圓環(huán)的中心是空心，也后，就需要判斷該工件時(shí)圓環(huán)還是圓片。圓環(huán)和是就說(shuō)所收集工件圖像中心數(shù)據(jù)為布景信息；的中為實(shí)心,0100200300所收集工件圖像的中心數(shù)據(jù)為工件概略信息。400500600700800圖像高圖412圓環(huán)0100200300400500600700800圖像高過(guò)圓心掃描的原始圖像數(shù)據(jù)_13圓片贓|0412是圓環(huán)形工件經(jīng)過(guò)圓心水平掃是圓片形工件經(jīng)過(guò)圓心水平掃描的原始3300圖41341可以看出，如果所檢測(cè)的工件是圓環(huán):150)，則100)描的原始55圖像數(shù)據(jù)和閾值聯(lián)系后的圖像數(shù)據(jù)；圖閾值聯(lián)系后的圖像

43、數(shù)據(jù)。從圖412和心左右會(huì)有明顯的間斷；如果是圓片圖像數(shù)據(jù)和形，則在圓壬，在圓心左可斷。如圖450)100014所00033040055060007008000圖像像寬(X)具體檢測(cè)過(guò)程如下:20000001000逾彳論4005500鹼77008800圖414掃描示意圖首先，如圖414所示，以工件圓心為極坐標(biāo)系原點(diǎn)O隨著極半徑r和極角0從小到年夜逐個(gè)掃描每個(gè)像素點(diǎn)，極半徑r的規(guī)模是從0到工件的外徑，極角0的規(guī)模是從0到2“；掃描時(shí)，由于圖像相當(dāng)于一個(gè)矩陣，需要將極坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化為直角坐標(biāo)系，其轉(zhuǎn)換公式為x二rcos0y二rsin0在轉(zhuǎn)化到圖像矩陣中，為x=x+rcos00y=y+rsin00其中，

44、xo和yo辨別是工牛圓心的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)。其次，當(dāng)逐個(gè)掃描每個(gè)像素遇到灰度突變時(shí),記錄極半徑產(chǎn)r的年夜小和極角0的角度:200按弧度計(jì)算的內(nèi)圓半徑年夜人、L、-1415去除誤差含前、后內(nèi)徑數(shù)據(jù)弧度計(jì)算的內(nèi)圓半徑年夜后，掃描完畢，獲得的其數(shù)據(jù)曲線12010010080806060III4040202010020弧度0000去除偏差比較年夜的數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)曲線如140夜3）光圈計(jì)算弧度100續(xù)的圖像處理，必須把光圈去失落。圖417光圈掃描示意圖口圖415左圖所示；將掃描到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理160415右圖所示；計(jì)算出圓環(huán)的內(nèi)徑年夜小。140圖416去除光圈在檢測(cè)過(guò)程中，由于工牛的邊沿反射，一部分光源的光

45、進(jìn)入攝像系統(tǒng)，形成光圈，如416所示，影響了檢測(cè)圖像。為了在實(shí)際應(yīng)用中獲得比較理想的圖像數(shù)據(jù)，并且又有利于后其掃描過(guò)程如下:首先，如圖417所示，以工件圓心為極坐標(biāo)系原點(diǎn)O隨著極半徑r和極角0從小到年夜逐個(gè)掃描每個(gè)像素點(diǎn)，極半徑r的規(guī)模是從內(nèi)徑到工牛的外徑，極角0的規(guī)模是從0到2兀掃描時(shí)，由于圖像相當(dāng)于一個(gè)矩陣，需要將極坐標(biāo)系轉(zhuǎn)化為直角坐標(biāo)系，其轉(zhuǎn)換公式為x二rcos0y二rsin0歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1在轉(zhuǎn)化到圖像矩陣中，為x=x+rcos60y=y+rsin60其中，xo和yo辨別是工牛圓心的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)。根據(jù)圓環(huán)和圓片的判斷結(jié)果來(lái)確定是掃描圓環(huán)還是圓片

46、，如果是圓環(huán)就要從小于工件內(nèi)環(huán)半徑的區(qū)域開(kāi)始掃描，一直掃描到工件外徑外的區(qū)域；如果是圓片，就以根據(jù)該工件的外徑年夜小，只從外徑內(nèi)的區(qū)域掃描到外徑外的區(qū)域，根據(jù)所檢測(cè)的工件形狀適當(dāng)減小運(yùn)算量，提高圖像的處理速度。其次，當(dāng)逐個(gè)掃描每個(gè)像素遇到第一次灰度突變時(shí)，記錄下極半徑r的年夜小r和極角6的角度人；當(dāng)遇到第二次灰度突變時(shí)，記錄下極半徑r的年夜小r2和極角6的角度62；當(dāng)遇到第三次灰度突變時(shí)，記錄下極半徑丫的年夜小r3和極角6的角度耳；當(dāng)遇到第四次灰度突時(shí)，記錄下極半徑r的年夜小r4和極角6的角度64；當(dāng)，極半徑r的年夜小增年夜到所檢測(cè)工件的外徑年夜小時(shí)，停止該角度標(biāo)的目的的繼續(xù)掃描。由此，可獲得

47、此角度標(biāo)的目的上的內(nèi)光圈和外光圈的寬度為：k=r一r內(nèi)21k=r一r外43如果所檢測(cè)的工件為圓片，遇到第二次灰度突變之后，當(dāng)極半徑r的年夜小增年夜到所檢測(cè)工件的外徑年夜小時(shí)，停止該灰度標(biāo)的目的的繼續(xù)掃描二可獲得此角度標(biāo)的目的上的內(nèi)光圈和外光圈的寬度為：k=0內(nèi)k=r一r外21另外，由于在同一個(gè)標(biāo)的目的，即嚴(yán)2現(xiàn)巴。掃描內(nèi)外光圈所得數(shù)據(jù)曲線如圖418所示。600圖418工件內(nèi)光圈和外光圈寬度掃描曲線檢測(cè)圖像經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理、去除光圈，選取合適的閾值對(duì)所獲得的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)系,再通過(guò)膨脹和腐化,400就可以把圖像的缺陷信息提取出來(lái)，如圖419所示。只有把圖像的缺陷信息提取出來(lái)之后，我們才干對(duì)缺陷信息

48、進(jìn)行丈量和形態(tài)識(shí)別。3002021年2月200歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編10001uJJ-亠110100200300400500600歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1圖419閾值聯(lián)系及反色后圖像4.5缺陷檢測(cè)模塊對(duì)缺陷進(jìn)行檢測(cè)，首先必須確定經(jīng)過(guò)處里后的圖像是否有缺陷，如果沒(méi)有，則工件無(wú)缺陷。如果有缺陷，則缺陷是否是自力的缺陷，圖像中有幾個(gè)缺陷，需要對(duì)不合的缺陷進(jìn)行標(biāo)識(shí)。設(shè)有一幅已經(jīng)聯(lián)系出的二值圖像，如圖420所示，圖中A代表缺陷，0代表布景，規(guī)定用4連通準(zhǔn)則加標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟。由于掃描有一定的次第，對(duì)任一點(diǎn)來(lái)說(shuō)，以后點(diǎn)的左前一點(diǎn)和上

49、一點(diǎn)必定是已經(jīng)掃描過(guò)了的點(diǎn)，在掃描過(guò)程中遇到缺陷上一點(diǎn)P，則其上點(diǎn)及左點(diǎn)必定是已經(jīng)標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟過(guò)了的點(diǎn)，對(duì)P點(diǎn)加標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟的辦法是由左點(diǎn)及上點(diǎn)來(lái)確定的，主要有下面幾種不合的情況，如下所示。當(dāng)左前一點(diǎn)和上一點(diǎn)皆為布景0,則P點(diǎn)加新標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟；當(dāng)左前一點(diǎn)和上一點(diǎn)有一個(gè)為0,另一個(gè)為已加標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟，則點(diǎn)P和已加標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟的鄰點(diǎn)加上相同的標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟；當(dāng)左前一點(diǎn)和上一點(diǎn)兩個(gè)鄰點(diǎn)皆為已加標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟，則P點(diǎn)標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟與左點(diǎn)標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟相同。TOC o 1-5 h zC(JJ1,-i/I0(JO0II卩-0AAAA,1A01AAA卩0J卩(J,1AAAAAA卩-AAAAAJ丿A0AA-圖420原

50、圖像根據(jù)上面的三原則，在第一次掃描后所有的缺陷上皆已加標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟，如圖421所示，標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟以此為1，2，3，4，這是圖像中的同一缺陷可能有幾種不合的標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟，因此需要第二次掃描，來(lái)把同一缺陷上的標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟統(tǒng)一起來(lái)，只要是4連通的都屬于同一缺陷，其標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟都應(yīng)該為一致，如圖422所示。-0C111100DUD(1-02-12222IIJ3lIJ-01二7D5555550-666:jLi7770s8圖421圖像掃描示意圖-oniii1ooocn(jo-OllllllOfllllO-uiiociiiiiiic-1I10i.：1Ii11-j11圖422圖像標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟示意圖4.5.1二

51、值圖像區(qū)域標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟在二值圖像中，相互連接的白像素或黑像素的集合成為一個(gè)區(qū)域，通過(guò)對(duì)圖像內(nèi)每個(gè)區(qū)域進(jìn)行標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟操縱，求得區(qū)域的數(shù)目。由于處理前的圖像是二值的，像素值只有0和1,所以處理后每個(gè)像素的值即為其所處理區(qū)域的區(qū)域標(biāo)號(hào)(1,2,3,，)。連接性8連通，如圖423所示，圖中有A、B、C三個(gè)不連通的缺陷。經(jīng)過(guò)處理過(guò)程后,就可以獲得標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟后的缺陷圖像,如圖424所示。圖424缺陷標(biāo)識(shí)4.5.2二值圖像的小區(qū)域消除通過(guò)對(duì)圖像內(nèi)每個(gè)標(biāo)識(shí)表記標(biāo)幟操縱的區(qū)域進(jìn)行計(jì)算，求得總區(qū)域的數(shù)目，同時(shí)求得每個(gè)區(qū)域的像素個(gè)數(shù)。當(dāng)二值圖像的某區(qū)域面積（像素?cái)?shù)）在閾值以下時(shí)則消去該區(qū)域，全部置為0，由此獲得

52、新圖像，如圖425。圖425去除小面積區(qū)域4.6缺陷識(shí)別模塊經(jīng)過(guò)以上處理，從原始圖像中提取出了含有缺陷的圖像信息，獲得了目標(biāo)缺陷。為了把各種不合類(lèi)型的目標(biāo)缺陷分類(lèi)，需要識(shí)別出它們之間的不合。根據(jù)缺陷的形狀信息，可以用一組描述特征來(lái)暗示其特性。選擇區(qū)域描述特征，不單可以減少在區(qū)域中原始數(shù)據(jù)的數(shù)量，并且也有利于區(qū)別帶有不合特性的區(qū)域。同時(shí)，這些描述特征對(duì)目標(biāo)缺陷年夜小的變更、旋轉(zhuǎn)、平移是不變的。失落角或麻坑_刀紋、裂紋或劃痕失落角/麻坑刀紋、裂紋或劃痕鑒于工件概略缺陷征識(shí)別時(shí)采取階層識(shí)另外辦法。利用二叉樹(shù)線性分類(lèi)器，如圖426所示，逐層選用不合的描述特征，選擇描述特征的準(zhǔn)則是同種特征值相差最明顯的

53、，包管描述特征具有較年夜相互自力性。描述特征的分類(lèi)閾值由實(shí)驗(yàn)闡發(fā)和特征闡發(fā)結(jié)果獲得，具體過(guò)程如下所述。歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月11圖427圓度判斷（1）圓度判斷圓度判斷主要是針對(duì)失落角的缺陷，根據(jù)工件的特性，如圖427所示，我們采納的辦法：首先遍歷圓周，因?yàn)椴季暗幕叶戎凳呛艿偷?，可以比較容易將工件和布景聯(lián)系開(kāi)，提取收工件的外形；然后計(jì)算圓周上各點(diǎn)到圓心的距離，并和半徑比較，如果比半徑小于某一個(gè)設(shè)定值時(shí)，認(rèn)為該點(diǎn)不在圓周上，如果這樣的點(diǎn)連續(xù)而它們個(gè)數(shù)超出失落角缺陷的設(shè)定值時(shí)，可以認(rèn)為

54、這個(gè)工件是不圓的。如圖428所示，半徑的值其實(shí)不是一條直線，而是一條曲線，甚至有些處所有凹溝，這標(biāo)明工件自己不圓。我們可以利用這個(gè)數(shù)據(jù)曲線可以計(jì)算最小半徑、失落角標(biāo)的目的和失落角角度。200圓度判斷圓度判斷180經(jīng)160度上有缺陷的工件在識(shí)別其他圖428掃描工件外圓所得的數(shù)據(jù)術(shù)要求，設(shè)定合適缺陷閾值，可以把圓180經(jīng)過(guò)運(yùn)算，可以獲得如表41數(shù)據(jù)，根據(jù)圓度技-也種類(lèi)缺陷之160前剔出來(lái)。020F1表41圓度判斷數(shù)工件半徑R最小半徑r外md（R-工）80（R-r）/R掉角方向掉角角工件A152像素149像素3像素400.0197347.9619.490152像素一,:20406010像素10020

55、10.06579020（2）識(shí)別麻坑和失落角171.654060弧度X100+136.1180100O麻坑和失落角區(qū)別就是麻坑在工件概略的內(nèi)部，而失落角在工件概略的邊沿。利用不變矩，就可以計(jì)算有缺陷區(qū)域的形心坐標(biāo)，判斷缺陷區(qū)域是否在工件圖像的邊沿，如果在邊沿，則可以確定是失落角；不然，是麻坑。（3）識(shí)別刀紋、裂紋和劃痕刀紋一般寬度和長(zhǎng)度較年夜，并且面積也年夜，不變矩長(zhǎng)短徑之比要比裂紋和劃痕小同時(shí)，缺陷區(qū)域的分離度和龐雜度較年夜，綜合利用這幾點(diǎn)就可以確定刀紋。至于裂紋和歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月劃痕，在缺陷區(qū)域自己的形狀上很難區(qū)分。第5章實(shí)驗(yàn)結(jié)果及闡發(fā)5.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)一、將企業(yè)提供的各種缺陷的合格

56、限度樣品按已經(jīng)完成的法度進(jìn)行檢測(cè)獲得其缺陷的特征參數(shù)面積值、周長(zhǎng)值，單位為：像素個(gè)數(shù)。數(shù)據(jù)見(jiàn)表51和表52。進(jìn)行合格限度樣品檢測(cè)的目的是為了確定區(qū)分工件合格與否的標(biāo)準(zhǔn)，即周長(zhǎng)和面積兩個(gè)特征的數(shù)據(jù)，以便將各種缺陷的面積和周長(zhǎng)與之比較，從而確定判斷的依據(jù)。表51選取概略鍍層為鎳、工件規(guī)格為：D9.2*d4.02*1.2的圓環(huán)形工件的失落角、麻坑、劃痕及刀痕等四種缺陷的合格限度樣品各10個(gè)。只要檢測(cè)到有裂紋缺陷，則判定為不合格品。表51合格限度樣品概略的缺陷數(shù)據(jù)（單位：像素）序號(hào)失落角劃痕刀痕麻坑面積周長(zhǎng)面積周長(zhǎng)面積周長(zhǎng)面積周長(zhǎng)135173318732122122271626121554917931

57、81017131614613741671010134352512515938179227776201141211855110672615351821659181082313542627884321593013442032783311410138503138498169表52選取概略鍍層為鋅、工件規(guī)格為：D9*1.2的圓環(huán)形工件的失落角、麻坑、劃痕及刀痕等四種缺陷的合格限度樣品各10個(gè)。同樣只要有缺陷就判定為不合格。表52合格限度樣品概略的缺陷數(shù)據(jù)（單位：像素）序號(hào)失落角劃痕刀痕麻坑面積周長(zhǎng)面積周長(zhǎng)面積周長(zhǎng)面積周長(zhǎng)11984119173471372271636202777421113241348

58、212135226124331757331384119105251129131964523116291439173498217973815332037289381584320654045511229159472151294079631141052274221364862512二、根據(jù)表51和表52的檢測(cè)結(jié)果，我們將規(guī)格為D9.2*d4.02*1.2的圓環(huán)形工件和規(guī)格為D9*1.2的圓形工件的失落角、劃痕、刀痕及麻坑等缺陷的判斷閾值設(shè)定為如表53和表54所示。表53圓環(huán)形工件缺陷的判斷閾值（單位：像素）缺陷類(lèi)型失落角劃痕刀痕麻坑面積周長(zhǎng)面積周長(zhǎng)面積周長(zhǎng)面積周長(zhǎng)數(shù)值3617533138498311

59、4表53圓形工件缺陷的判斷閾值（單位：像素）缺陷類(lèi)型失落角劃痕刀痕麻坑面積周長(zhǎng)面積周長(zhǎng)面積周長(zhǎng)面積周長(zhǎng)數(shù)值512765404551123815三、將人工檢測(cè)出的規(guī)格為D9.2*d4.02*1.2（D9*1.2）的圓環(huán)形（圓形）合格品20片、失落角10片、劃痕10片、裂紋10片、刀痕10片、麻坑10片及砂眼10片共80片工件混合在一起，放入初步研制勝利的概略缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行缺陷的檢測(cè)和分類(lèi)識(shí)別，經(jīng)屢次頻頻實(shí)驗(yàn)，記錄數(shù)據(jù)闡發(fā)結(jié)果。5.2實(shí)驗(yàn)闡發(fā)將頻頻實(shí)驗(yàn)后各種缺陷的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并將10次實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行累計(jì)，概略缺陷檢測(cè)系統(tǒng)軟件對(duì)圓環(huán)形工件缺陷的檢出率如下表54所示。表54實(shí)驗(yàn)結(jié)果、一.缺陷類(lèi)

60、型實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)失落角麻坑劃痕或裂紋刀痕應(yīng)識(shí)別出的工件數(shù)10*1010*1010*1010*1010*10歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月11歐陽(yáng)歌谷創(chuàng)編2021年2月1實(shí)驗(yàn)1軟件識(shí)別99879硬件識(shí)別99879實(shí)驗(yàn)2軟件識(shí)別88679硬件識(shí)別88778實(shí)驗(yàn)3軟件識(shí)別98778硬件識(shí)別98878實(shí)驗(yàn)4軟件識(shí)別98878硬件識(shí)別98878實(shí)驗(yàn)5軟件識(shí)別89759硬件識(shí)別89759實(shí)驗(yàn)6軟件識(shí)別88869硬件識(shí)別88869實(shí)驗(yàn)7軟件識(shí)別98768硬件識(shí)別98768實(shí)驗(yàn)8軟件識(shí)別88778硬件識(shí)別88778實(shí)驗(yàn)9軟件識(shí)別88878