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《基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測(cè)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、中圖分類號(hào)UDCTP391620碩士學(xué)位論文學(xué)校代碼密級(jí)10533、基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測(cè)算法研究Researchofsurfacedefectsdetectionalgorithmbasedonmachinevision作者姓名：學(xué)科專業(yè)：研究方向：學(xué)院(系、所)：指導(dǎo)教師：李玉寶控制工程數(shù)字圖像處理信息科學(xué)與工程學(xué)院羅三定教授答辯委員會(huì)主席中南大學(xué)二零一三年五月一令一二，牛血月原創(chuàng)性聲明本人聲明，所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了論文中特另tlDri以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其它人已經(jīng)發(fā)表或撰寫
2、過的研究成果，也不包含為獲得中南大學(xué)或其它單位的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我共同工作的同志對(duì)本研究所作的貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明。作者簽名：壟王!筮日期：韭年』月里日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本人了解中南大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：學(xué)校有權(quán)保留學(xué)位論文并根據(jù)國(guó)家或湖南省有關(guān)部門規(guī)定送交學(xué)位論文，允許學(xué)位論文被查閱和借閱；學(xué)?？梢怨紝W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容，可以采用復(fù)印、縮印或其它手段保存學(xué)位論文。同時(shí)授權(quán)中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所將本學(xué)位論文收錄到《中國(guó)學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫》，并通過網(wǎng)絡(luò)向社會(huì)公眾提供信息服務(wù)。作者簽名：監(jiān)導(dǎo)師簽≤呈至窒日期：邊年
3、』月旦日基于機(jī)器視覺的表面缺陷檢測(cè)算法研究摘要：質(zhì)量控制在產(chǎn)品生產(chǎn)中的意義日趨顯著，產(chǎn)品的表面缺陷影響其質(zhì)量，因此進(jìn)行產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)對(duì)于提高產(chǎn)品質(zhì)量具有非常重要的作用。傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方法由于勞動(dòng)強(qiáng)度大、檢測(cè)效率低已不能滿足需求，因此需要研究表面缺陷自動(dòng)檢測(cè)方案。本文研究了基于機(jī)器視覺的產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)技術(shù)，著重討論了圖像濾波去噪算法、缺陷分割及判定方法。主要工作歸納如下：由于圖像中布滿噪聲，而噪聲會(huì)對(duì)缺陷檢測(cè)造成干擾，因此需要進(jìn)行去噪處理，本文首先研究了常用的幾種濾波算法對(duì)圖象的去噪效果，分析其存在的不足，然后在此基礎(chǔ)上提出了方向序貫濾波去噪方法，該方法
4、具有方向性，不僅能去除噪聲而且能增強(qiáng)與同方向待檢測(cè)的目標(biāo)信息，為后續(xù)缺陷的分割打下好的基礎(chǔ)。針對(duì)線狀缺陷，首先分析比較了實(shí)時(shí)性好且常用的邊緣檢測(cè)、線檢測(cè)等方法的檢測(cè)效果，在此基礎(chǔ)上，提出了改進(jìn)的線檢測(cè)方法，并對(duì)常見但較難解決的斷續(xù)的線狀缺陷進(jìn)行了研究，設(shè)計(jì)了基于隨機(jī)hough變換的斷續(xù)線段的連接方法，實(shí)驗(yàn)證明該方法連接效果良好。針對(duì)條紋缺陷，在分析了經(jīng)典檢測(cè)方法存在的不足之后，提出了基于投影的峰谷差法來檢測(cè)條紋缺陷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能有效地檢測(cè)條紋缺陷。針對(duì)塌邊缺陷，提出了基于投影的塌邊缺陷檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能有效地檢測(cè)塌邊缺陷。最后，對(duì)本文的
5、研究工作進(jìn)行了總結(jié)，并提出了后續(xù)研究工作的思路，對(duì)今后的研究具有一定的指導(dǎo)意義。關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺；表面缺陷檢測(cè)；序貫濾波；投影分類號(hào)：TP391ResearchofsurfacedefectsdetectionalgorithmbasedonmachineV1S10nAbstract：111esignificanceofqualitycontrolinproductionismoreandmorenotable．Thesurfacedefectsofproductaffectitsquality．So，thedetectingofproductsurfac
6、edefectsplaysanimportantroleinimprovingitsquality．Thetraditionalmanualdetectingmethodcannotsatisfythedemandduetothelabor-intensiveandlOWdetectionefficiency．Therefore，automaticdetectingmethodsofsurfacedefectsbestudied．Thispaperresearchesthedetectingtechnologyofsurfacedefectsbasedon
7、machinevision．Itfocusesontheimagefilteringanddenoisingalgorithm，anddiscussesmethodsofsegmentationanddeterminationofdefects．Themainworkbesummarizedasfollows：Regardingalargeamountofnoiseinimageswhichcauseagreatdealofinterferenceindefectsdetection，thePaperstudiestheeffectofseveralcom
8、monlyusedfilteringalgorithmforima
