基于数字图像识别技术的玻璃缺陷在线检测实验系统研究

摘要

玻璃缺陷的在线自动检测是对玻璃质量进行控制的重要手段，是稳定玻璃质量的关键所在。通过对玻璃缺陷的在线检测，可对玻璃缺陷进行判别和分类，从而更好的判断玻璃制造工艺过程中存在的各种问题，指导技术人员对其进行分析和调整。此外，通过对玻璃缺陷的在线检测，还可以更加准确、快速地对玻璃进行分类和切割，这不但提高了成品率，而且降低了工人的劳动强度。目前国内外很多公司和机构都在进行相关的研究。 本文模拟玻璃生产现场的状态，利用相似技术原理分析和设计了玻璃缺陷在线检测的实验装置。该实验装置通过安装在玻璃上方的CCD摄像机及安装在玻璃下方的照明光源采集带缺陷玻璃的图像，然后利用一定的图像处理方法对采集到的目标图像进行处理、识别和判断。处理图像所用的方法和步骤如下：首先对采集到内存的玻璃图像进行预处理，即对玻璃缺陷图像进行灰度化转换、中值滤波或邻域平均法等操作，使图像噪声降低，并且保留缺陷目标的边缘，为下一步的处理做准备；其次，利用灰度的线性变换、直方图均衡化、锐化等图像处理方法对预处理过的图像进行图像增强处理，加大图像的对比度，改善图像的外观，使处理后的图像比原始图像更适于缺陷的识别和判断；然后，对经过上述处理的缺陷经过图像分割处理后，使目标缺陷与玻璃背景分离，提取缺陷的特征，最后确定一些关键的特征参数，并根据这些参数进行缺陷判断分析和缺陷识别。 实验系统中使用Visum Basic程序设计语言开发控制摄像机采集图像的程序，使摄像机可以实现单帧采集以及连续采集，并将采集到的图像保存到内存，或者保存到指定的目录下。由于Matlab是一种高效的工程计算语言，有专门的图像处理工具箱函数集，非常适合用于图像的快速处理，因此，本文采用Matlab对实验装置所采集到的图像进行处理。 此外，文中还用相似理论分析了实验模型建立的可行性和正确性，讨论和分析了高分辨率和低分辨率对玻璃缺陷识别的影响。

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1国内外的研究进展

1.1.1国外的研究进展

1.1.2国内的研究进展

1.2课题研究的目的和意义

1.3本论文开展的主要工作

第二章玻璃生产及缺陷检测

2.1平板玻璃的主要生产方法

2.1.1浮法玻璃生产法

2.1.2平拉玻璃生产法

2.1.3引上玻璃生产法

2.1.4压延玻璃生产法

2.2玻璃的主要缺陷

2.2.1气泡及其形成原因

2.2.2结石及其形成原因

2.2.3划伤及其形成原因

2.2.4夹锡及其形成原因

2.2.5夹杂及其形成原因

2.2.6滴落物及其形成原因

2.2.7光畸变及其形成原因

2.3玻璃缺陷的在线检测技术及方法

第三章图像识别原理及方法

3.1数字图像

3.2 CCD数字摄像机技术与数字图像的采集

3.2.1 CCD数字摄像机技术

3.2.2数字图像的采集

3.3数字图像的处理与技术

3.3.1图像增强技术的基本概念及方法

3.3.2图像分割技术的概念及基本方法

3.3.3图像识别技术及方法概述

第四章玻璃缺陷在线检测技术实验系统

4.1实验系统设计的总体要求

4.2实验系统的总体结构设计

4.2.1相似技术的理论基础

4.2.2相似原理在工程实际中的应用

4.3信号发生及图像采集部分

4.3.1数字摄像机的选择

4.3.2照明光源的选择及其优缺点

4.4机械传动机构

4.4.1输送辊

4.4.2动力装置

4.5计算机信号处理和通信

4.6设计结果

第五章图像采集及图像处理程序设计

5.1开发图像采集程序所用的控件

5.2数字摄像机软件开发方法

5.2.1常量部分

5.2.2结构的说明

5.2.3宏的说明

5.2.4函数的说明

5.3图像采集程序

5.4图像处理的部分程序

5.5采集过程中有可能出现的问题

5.6图像采集质量分析

5.6.1影响图像质量的因素

5.6.2提高玻璃缺陷图像采集质量的主要方法

第六章结论与展望

参考文献

致谢