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基于机器视觉的磁环双端面缺陷检测系统研究

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第一章绪论

1.1引言

1.2课题的研究背景和意义

1.3论文工作概述

第二章机器视觉与虚拟仪器技术

2.1基于图像处理的机器视觉

2.1.1机器视觉系统的特点与结构

2.1.2机器视觉的应用

2.2基于LabVIEW的虚拟仪器技术

2.2.1虚拟仪器开发平台LabVIEW

2.2.2 IMAQ Vision与Vision BuilderAI简介

第三章磁环图像预处理及缺陷分析

3.1几个数字图像处理术语

3.2磁环图像的预处理

3.2.1被检工件分析

3.2.2磁环图像预处理

3.3缺陷特征的检测方法

第四章磁环检测系统的硬件需求与设计

4.1磁环检测系统硬件的设计要求

4.2磁环检测系统设备的需求及选用

4.2.1光源和照明方式

4.2.2镜头与CCD摄像机

4.2.3图像采集卡与PC机

4.3磁环检测硬件系统基本结构和功能

4.4磁环检测系统的工作原理

第五章检测系统软件的开发及实现

5.1系统软件的设计要求与子系统

5.2检测环境设定子系统

5.2.1摄像机对中心模块

5.2.2系统调试模块

5.3磁环缺陷自动检测程序子系统

5.3.1磁环缺陷自动检测软件的开发

5.3.2磁环缺陷自动检测程序的参数设置

5.3.3磁环缺陷的自动检测

5.4磁环缺陷检测系统的性能评价

5.5窄裂纹缺陷特征检测研究

5.5.1常用增强方法增强及检测结果

5.5.2小波变换增强及检测结果

第六章检测结果存储及数据库系统的实现

6.1数据库结构设计

6.2 LabVIEW与数据库的连接

6.2.1 LabVIEW访问数据库的方法

6.2.2 LabVIEW Database Connectivity Toolset简介

6.2.3 LabVIEW Database Connectivity Toolset的配置

6.2.4 LabVIEW中注册数据库

6.3检测结果数据的实时存储

6.4检测结果查询的实现

第七章总结与展望

7.1工作总结

7.2今后工作展望

附录

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文

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摘要

产品在线检测是工业生产发展的必然要求,而传统的产品质量检测基本由人工完成。人工检测受客观因素影响较大,存在很多不足之处。随着生产过程自动化程度的日益提高以及企业对产品质量要求和生产效率的不断提升,以数字图像处理技术为基础的机器视觉在线检测技术越来越得到人们的重视。 磁环产品加工面缺陷特征类型多,特征不明显,人工检测存在成本高、效率低、不易识别、漏检多等不足。因此,本课题结合生产需要,以机器视觉技术代替人工检测,成功地实现了机器对磁环缺陷的自动检测。磁环缺陷自动检测关键在于以数字图像处理技术为基础,开发检测程序系统,以便能满足不同型号、不同缺陷特征的磁环产品的检测。本系统对非常见的窄裂纹缺陷检测结果还不是很令人满意,因而,本文作者引入小波变换图像增强技术,对该类裂纹的检测进行了有益的探讨。 本文对合作公司生产的磁环进行了仔细的分析,然后,详细介绍了检测系统实现所必须的图像预处理及缺陷特征提取技术。在此基础上,对根据机器视觉技术应用到工业产品检测上的特点与本系统的工程需求、工作原理而设计的磁环缺陷自动检测设备进行了详尽的叙述。接着,结合虚拟仪器开发平台LabVIEW和Vision Builder AI开发工具,具体介绍了磁环双端面缺陷检测系统的软件设计开发。最后,通过对实际生产产品进行抽样分析,对检测系统的性能进行了评价,验证了本文开发系统的实用性及可行性。对于非常见的窄裂纹缺陷的检测,引入了小波变换图像增强技术,进行了一定的探讨,这将是项目下一阶段的主要任务之一。

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