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1、作者姓名：張三指導教師：李四教授單位名稱：信息科學與工程學院專業(yè)名稱：自動化東北人學2007年6月ResearchonInjectionProductDefectsDetectionSystemBasedonMachineVisionbyZhangSanSupervisor:ProfessorLiSiNortheasternUniversityJune2007畢業(yè)設計（論文）任務書畢業(yè)設計（論文）題目:設計（論文）的基本內(nèi)容:（1）⑵（3）畢業(yè)設計（論文）專題部分：題目：設計或論文專題的基本內(nèi)容：學生接受畢業(yè)設計（論文）題目日期第周指導教師簽字：年月日基于機器視覺的注塑制品缺陷檢測系統(tǒng)研究摘
2、要隨著計算機和機器視覺技術的不斷發(fā)展，基于機器視覺的產(chǎn)品檢測技術正逐漸成為研究的熱點?；跈C器視覺的產(chǎn)品檢測技術是指以機器視覺為手段獲取被測物體圖像，并將英與己知的標準進行比較，從而確定被測物體的質量狀況的過程，它具冇非接觸、速度快、柔性好等突出優(yōu)點，相比于傳統(tǒng)檢測技術具有更為廣闊的應用前景?；〈耍疚囊劳袞|北大學流程工業(yè)綜合口動化重點實驗室基金項目，針對機器視覺技術在注塑制品缺陷檢測小的應用展開研究。在調(diào)研注塑生產(chǎn)過程、查閱大量文獻的基礎上，本文完成了基于機器視覺的注塑制品質量檢測系統(tǒng)的軟碩件設計，并針對產(chǎn)品圖像采集和處理過程中遇到的問題提出了和應的解決方案。針對所獲取的圖像存在背景、噪
3、聲等干擾信息，不適于直接進行缺陷檢測的問題，木文研究了相關的圖像處理算法。對于產(chǎn)品圖像存在背景干擾的情況，提出一種閾值分割與差影相結合的方法，實現(xiàn)背景的完全消除；針對傳統(tǒng)線性濾波以及屮值濾波方法屮存在的不足，提出一種新的濾波方法，該方法不僅增強了背景分割算法對于外界環(huán)境變化的適應能力，而且提高了算法的實用性。在完成圖像處理之后，本文針對注塑制品常見形狀以及紋理缺陷的特征提取進行了研究。一方面根據(jù)系統(tǒng)對檢測速度的要求，提出一種快速預檢測和缺陷細節(jié)信息分析識別相結合的檢測思路，在保證缺陷信息完整的情況下，提高檢測速度；另一方面針對傳統(tǒng)方法在紋理特征提取中存在的分類效率低下等問題，提出一種新的特征
4、組合方法，該方法有效降低了特征向量的維數(shù)，在保證識別準確率的情況下，提高分類效率。最后，本文根據(jù)注塑產(chǎn)品多缺陷種類并存的特點設計了基于多分類支持向量機的特征分類方法。綜合應用上述方法，實現(xiàn)了基于機器視覺的注塑制品缺陷檢測系統(tǒng)的雛形,獲得了較高的檢測正確率，較好的滿足了注塑制品檢測的耍求。關鍵詞：機器視覺；注塑制品；圖像處理；特征提取；多分類支持向量機ResearchonInjectionProductDefectsDetectionSystemBasedonMachineVisionAbstractThetechniqueofproductinspectionbasedonmachinevi
5、sionhasbeenpropelledbythedevelopmentofcomputerscienceandmachinevisioninmostrecentyears,anditseizesmoreandmoreresearchers9attention.Bysnatchingtheimagesoftheproduceandcomparingthemwithstandardone,machinevisionbasedinspectioncangiveareal-timeevaluationonthequalityoftheproductwithoutcontiguity?Forthes
6、emerits,thisstudyfocusesonthedefectsdetectionofinjectionmoldingmachine(IMM)productbasedonmachinevision.ThisresearchissponsoredbyNEUkeylaboratoryofprocessindustryautomationfund.Firstly,byresearchingtheprocessofinjectionproductionandanalyzingrelativeliteratures,thisthesisfinishesthehardwareandsoftwar
7、edesignofdefectsdetectionsystemandsolvestheproblemsincapturingandprocessingimages.Thebackgroundandnoiseinthecapturedimagemakesthedefectdetectionmuchharde匚Amethodcombiningthresholdandimagesubtractionispropos
