基于机器视觉的工业产品表面缺陷检测方法的应用研究

摘要

自20世纪80年代以来，随着数字图像处理技术的迅猛发展，人们对产品质量要求的提高，传统的人工检测由于很多原因已不能得到令人满意的检测结果，因此，机器视觉检测技术越来越受到人们的高度重视。
　　本文对工业产品的表面缺陷检测的一些重要技术进行了研究，并对其中涉及的算法在VC6.0平台下进行实验，然后对实验结果进行分析，说明所采用方法的可行性及效率。
　　首先是机器视觉检测中的目标定位及矫正问题。本文利用常用的连通域分析法对目标物体进行定位，然后对三种常用的图像倾斜矫正方法，最小二乘拟合法，图像惯性主轴法，HOUGH变换法进行了研究，并对三种方法进行了不同程度的改进，解决了一些产品的目标定位及矫正问题。
　　其次是非纹理图像及规则纹理图像表面的缺陷检测。本文对目前常用的几种非纹理图像缺陷检测算法进行了研究分析，这些算法有：模板匹配法、统计法、动态阈值法。针对版滚镀铜表面的缺陷特征，提出一种改进的动态阈值方法，此方法采用整体结合局部的方法，取得了较好的检测结果。然后对目前常用的几种纹理图像缺陷检测算法傅里叶变换法、Gabor滤波器法、小波变换法进行了研究分析。提出一种改进的小波变换法去除图像的纹理，然后再利用动态阈值法对图像进行检测。
　　最后对检测到的缺陷进行特征提取及分类。针对版滚镀铜表面缺陷的特点，本文对缺陷进行了形态特征及投影特征的提取，有效对缺陷进行了分类。

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第1章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 课题研究目标及主要内容

1.3 本论文结构安排

第2章 目标的定位及倾斜矫正

2.1 图像预处理

2.2 基于最小二乘法的图像倾斜矫正方法

2.3 基于惯性主轴量的图像倾斜矫正法

2.4 基于Hough变换的图像倾斜矫正法

2.5 本章小结

第3章 非纹理图像的表面缺陷检测

3.1 基于模板匹配的表面缺陷检测

3.2 基于灰度统计的表面缺陷检测

3.3 基于动态阈值的表面缺陷检测

3.4 本章小结

第4章 纹理图像的表面缺陷检测

4.1 纹理表面缺陷检测方法

4.2 小波变换

4.3 基于小波和共生矩阵的纹理图像缺陷检测

4.4 实验结果及分析

4.5 本章小结

第5章 缺陷特征的提取及分类

5.1 缺陷特征的提取

5.2 缺陷特征的分类

5.3 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢

作者简介