玻璃缺陷检测若干关键技术研究

摘要

随着我国从玻璃生产大国向生产强国的转变，玻璃生产中质量检测尤为重要。针对目前国内绝大多数生产厂家仍停留在人工检测玻璃质量的阶段，存在效率低下、生产成本高昂及质量控制不严格等问题，本文采用机器视觉结合计算机图像处理技术对玻璃缺陷检测若干关键技术进行研究。本文主要研究内容包括以下几个方面：
　　设计并完成了一个基于轮廓的玻璃边缘检测算法。研究了图像分割算法，采用自适应阈值分割对玻璃图像进行二值化，并基于Freeman链码提取图像中的轮廓，基于边缘轮廓信息实现玻璃缺角、崩边、尺寸及倾斜角检测。为了减少轮廓跟踪的时间，本文改进了链码的轮廓跟踪方法，这种按照方向搜索边界点的轮廓跟踪方法减少了跟踪方向的选择次数，整体上提高了轮廓跟踪速度。
　　设计了一套墨点识别算法。首先提取墨点局部区域，并对局部区域预处理、区域填充、连通区域标记和轮廓跟踪。然后通过分析墨点的几何特性选取墨点的周长、面积、角度、圆度和长宽比五个几何形状特征进行识别。
　　最后，完成了一个简单的玻璃缺陷检测系统，实现了系统的各个模块，总结了完整的图像算法处理流程，给出了一个应用实例。