基于机器视觉的竹块缺陷检测系统研究与设计

摘要

随着全球低碳经济浪潮的兴起及“绿色、环保、可持续发展”理念的倡导，竹制品越来越受到全世界消费者的青睐。而现阶段全国各麻将凉席生产厂家竹块筛选主要依靠的是工人肉眼的判断，效率低下，判断标准不统一。因此，本文将结合机器视觉技术，设计一种竹块的自动缺陷检测系统，旨在提高企业生产效率，增加企业收益。论文完成的主要工作包括:
　　(1)竹块筛选装置的设计。研究了相关机器视觉系统，在现有的机械传动系统的基础上，对竹块筛选装置进行改进。实验结果表明，该装置响应速率快，能够准确的完成对缺陷竹块的筛选。
　　(2)图像采集系统的研究与设计。对照明和成像系统进行研究，结合竹块表面缺陷特征，设计出适用于竹块表面缺陷检测的图像采集系统，并完成相关设备的选型。
　　(3)在图像增强理论基础上，针对竹块表面纹理特征，提出了一种基于HE和HSV空间差值的高效图像增强算法。该方法首先对H、S空间进行加权差值，然后再对所求的差值空间进行直方图均衡化，然后用中值滤波算法减少直方图均衡化导致的对比度过度增强效应，减少检测算法的运行时间，满足系统实时性的要求。
　　(4)对竹块正反面纹理特征进行研究。相较于现有文献应用机器学习的方法对竹块正反面进行识别，本文设计了一个简单高效的竹块正反识别算法，分别对两种类型的反面竹块应用S空间阈值和基于Laws能量的水平投影法进行判断。该算法能够准确的识别竹块的正反面，减小竹块反面纹理特征对竹块表面缺陷检测的影响。
　　(5)对竹块正面表面纹理特征进行研究，分别在空域应用区域生长法、在频域利用傅立叶变换法以及利用支持向量机的机器学习法完成对竹块表面缺陷的检测，并对三种方法进行分析和对比。
　　(6)完成了基于MFC和Opencv库C++混合编程的软件平台的搭建，并对整个竹块表面缺陷检测系统进行实验。实验表明，检测系统能够稳定长时间运行，可达到万个每小时的检测量，竹块总体缺陷检测合格率可达97％以上，达到实际工业应用的技术标准，具有很好的推广前景。

目录

摘要

第1章 引言

1．1 课题研究背景及意义

1．2 课题研究现状

1．3 论文主要研究内容

1．4 本文研究内容安排

第2章 竹块检测系统设计

2．1 机械传动系统设计

2．2 硬件控制系统研究与设计

2．2．1 主控芯片的选取

2．2．2 竹块筛选装置设计

2．3 图像采集检测系统设计

2．3．1 光源的选择

2．3．2 摄相头的选择

2．3．3 镜头的选择

2．4 本章小结

第3章 竹块表面缺陷检测预处理算法设计

3．1 图像滤波方案选取

3．1．1 均值滤波

3．1．2 中值滤波

3．1．3 滤波方案的选取

3．2 图像灰度化

3．3 图像二值化

3．4 轮廓提取

3．5 仿射变换

3．6 图像分割

3．7 本章总结

第4章 竹块表面缺陷动态检测算法的研究与设计

4．1 竹块缺陷类型特征分析

4．2 基于对称性分析的轮廓缺陷检测

4．3 基于HE和HSV空间差值的高效图像增强算法

4．4 竹块正反识别

4．4．1 平面反面竹块的识别算法

4．4．2 弧面反面竹块的识别算法

4．5 竹块表面缺陷检测

4．5．1 基于区域生长法的缺陷检测

4．5．2 基于傅氏变换的缺陷检测

4．5．3 基于SVM的缺陷检测

4．6 本章小结

第5章 检测系统软件设计及实验结果

5．1 系统软件设计

5．2 竹块缺陷检测实验与结果分析

第6章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

攻读学位期间主要研究成果

致谢

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