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《基于機(jī)器視覺的汽車安全帶表面缺陷檢測算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、碩士學(xué)位論文基于機(jī)器視覺的汽車安全帶表面缺陷檢測算法研究ResearchofSurfaceDefectDetectionAlgorithmforSeatBeltBasedonMachineVision作者：崔明導(dǎo)師：顧啟民教授中國礦業(yè)大學(xué)2016年6月中圖分類號TP23學(xué)校代碼10290UDC621.3密級公開中國礦業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于機(jī)器視覺的汽車安全帶表面缺陷檢測算法研究ResearchofSurfaceDefectDetectionAlgorithmforSeatBeltBasedonMachineVis
2、ion作者崔明導(dǎo)師顧啟民申請學(xué)位工學(xué)碩士培養(yǎng)單位信電學(xué)院學(xué)科專業(yè)控制科學(xué)與工程研究方向機(jī)器視覺答辯委員會(huì)主席鞏敦衛(wèi)評閱人二○一六年六月論文審閱認(rèn)定書研究生崔明在規(guī)定的學(xué)習(xí)年限內(nèi)，按照研究生培養(yǎng)方案的要求，完成了研究生課程的學(xué)習(xí)，成績合格；在我的指導(dǎo)下完成本學(xué)位論文,經(jīng)審閱，論文中的觀點(diǎn)、數(shù)據(jù)、表述和結(jié)構(gòu)為我所認(rèn)同，論文撰寫格式符合學(xué)校的相關(guān)規(guī)定，同意將本論文作為學(xué)位申請論文送專家評審。導(dǎo)師簽字：年月日致謝論文即將完成之際，研究生生活也即將結(jié)束。感覺自己三年來成長了很多，對專業(yè)的掌握和理解也更加的深入。在這里衷心感
3、謝這些年來一直默默陪著我的家人、老師和同學(xué)，感謝他們一直以來對我的幫助和關(guān)心。首先我要感謝我的導(dǎo)師顧啟民教授，顧老師以其嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)態(tài)度深深影響著我。無論研究方向的選擇，還是專業(yè)問題的研究，顧老師都給了我很深的啟發(fā)。無論在學(xué)習(xí)和還是學(xué)術(shù)活動(dòng)中，顧老師都給我提出了很多的建議和指導(dǎo)，讓我三年來的研究生生活可以充實(shí)的度過。同時(shí)，顧老師寬容與豁達(dá)的為人處事風(fēng)格深深影響了我。在此，謹(jǐn)以我最深的祝福向顧老師表達(dá)最誠摯的謝意！在此特別感謝我的家人，多年來他們一直默默的支持著我，給我勇氣和信心。正是因?yàn)樗麄?，我才有了前進(jìn)的動(dòng)力。在
4、此，感謝他們對我的教育和感懷，向他們表達(dá)最真摯的感謝！在這里還要感謝鐘黎萍和張水平老師，他們給了我很多的幫助和啟發(fā)，在此向他們表示感謝！三年來，我要感謝我的學(xué)長黃震，感謝曹基南、許超、田凱、何曉陽等同學(xué)，他們對我的生活給予了很多幫助，對我的學(xué)習(xí)給予了很多建議和啟發(fā)，在此對他們表示感謝！除此之外，還要感謝蘇州圖測自動(dòng)化有限公司的王文廣工程師，感謝他在我實(shí)習(xí)期間一直給予的幫助。最后，再次對我的導(dǎo)師、家人、同學(xué)和支持過我的老師和朋友表達(dá)最真摯的感謝和最崇高的敬意！摘要汽車安全帶作為一種重要的交通安全保障工具，在其生產(chǎn)過
5、程中，需要進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量檢測，表面缺陷檢測是質(zhì)量檢測中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。目前人工檢測方法存在效率低、穩(wěn)定性差的問題，無法滿足實(shí)際檢測需求,因此利用機(jī)器視覺代替人工已成為新的趨勢。本文基于工業(yè)實(shí)際需求，探索了基于機(jī)器視覺的汽車安全帶表面缺陷檢測算法，并構(gòu)建了基于機(jī)器視覺的汽車安全帶表面缺陷檢測系統(tǒng)。本文的主要研究如下：（1）為了滿足高速度、高精度的檢測要求，針對汽車安全帶在圖像采集和表面缺陷檢測方面的特性，提出了系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)方案，并對檢測系統(tǒng)的硬件組成進(jìn)行了研究和分析，為后續(xù)的圖像處理分析奠定了基礎(chǔ)。（2）針對汽車
6、安全帶的紋理圖像特征，提出了一種基于Laws紋理能量測度的形態(tài)學(xué)分割方法，提高了圖像分割的抗噪性。針對紋理圖像的邊緣缺陷特征，分析了基于形態(tài)學(xué)處理的缺陷檢測方法，取得了良好的檢測效果。（3）針對汽車安全帶的表面缺陷特征，從不同的角度出發(fā)，研究了不同的檢測方法。在空間域中分析了Bob特征分析法、直方圖特征分析法和灰度共生矩陣特征分析法，針對每種方法，研究了特征參數(shù)的選擇及缺陷對特征參數(shù)的影響，并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析；在頻域中研究了頻譜特征分析法，并討論了頻域?yàn)V波器的選擇和參數(shù)的計(jì)算。對比分析幾種算法的缺陷檢測結(jié)果，
7、實(shí)驗(yàn)表明，相比其他幾種檢測方法，頻譜特征分析法可以更好地滿足缺陷檢測的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性要求。（4）搭建了汽車安全帶表面缺陷檢測平臺(tái)，構(gòu)建了基于機(jī)器視覺的汽車安全帶表面缺陷檢測系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了汽車安全帶表面缺陷在線檢測。實(shí)驗(yàn)表明，系統(tǒng)的檢測速度和穩(wěn)定性均能滿足檢測要求。該論文有圖50幅，表7個(gè)，參考文獻(xiàn)81篇。關(guān)鍵詞：缺陷檢測；圖像分割；灰度共生矩陣；頻譜分析IAbstractAsanimportanttrafficsafetyassurancetool，seatbeltneedstocarryonstrictquali
8、tyinspectionintheprocessofitsproduction,andsurfacedefectdetectionisoneofthekeylinksinthequalityinspection.Atpresent,theproblemoflowefficiencyandpoorstabilityoftheartificialdetectionmethod
