O形橡胶密封圈工件视觉检测系统的研究

摘要

在O形橡胶密封圈（简称O形圈）品质检测中普遍存在人工检测效率低、主观判断误差大等缺点；机器视觉技术能够有效克服人工检测的不足，具有非接触、高速度、高精度等优点，广泛应用于工业检测中。为此，本文设计了一套光、机、电、算综合的O形圈品质检测系统，对系统中的硬件平台搭建、工件图像预处理、缺陷特征提取与模式识别、嵌入式系统软件设计四个方面进行了研究，主要完成的工作有：
　　(1)以TI公司的DM6467双核处理器为核心，配以照明、图像采集等辅助设备，设计了系统整体框架，为进行O形圈工件表面缺陷检测的研究提供了平台。
　　(2)分析了影响图像采集的各种环境因素，研究了通过改变照明方式、选择合适光源以及设计照明环境，来获得高质量原始数据的方法；详细分析了CCD相机和镜头的性能参数，确定了符合本系统检测要求的成像硬件设备。
　　(3)通过仿真实验比较了4种去噪方法，指出了基于贝叶斯阈值估计的曲波软阈值去噪方法在本系统中的适用性；研究了直方图和同态滤波两种图像增强方法，实验表明同态滤波方法更符合本系统的成像理论。
　　(4)提出了目标定位、图像差分、特征提取、模式识别的O形圈缺陷检测流程；深入研究了灰度积分投影法、最小二乘法和Hough变换3种O形物体定位方法；分析了O形圈常见缺陷图像的几何特征和矩特征，最后利用最小距离法则实现了缺陷分类的目的。
　　(5)为了增加本系统的柔性，本文参考DAVINCI的软件框架，对系统软件进行了设计，搭建了系统软件开发环境；介绍了DSP端算法封装，编写了ARM端应用程序。

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第一章 绪 论

1.1 课题研究的背景

1.2 机器视觉检测技术

1.3 O形圈检测国内外发展与应用现状

1.4 本课题来源及研究意义

1.5 课题研究的主要内容

第二章 O形圈检测系统硬件平台搭建

2.1 O形圈缺陷检测的基本思想

2.2 系统总体方案的选择

2.3 系统硬件平台介绍

2.4 系统应用模块

2.5 系统辅助硬件设计

2.6 本课题实验系统平台的搭建

第三章 数字图像处理技术在本系统中的应用

3.1 O形圈图像预处理流程

3.2 图像去噪

3.3 图像增强

3.4 图像锐化

第四章 O形圈特征检测算法的研究

4.1 O形圈的质量检测标准

4.2 O形圈缺陷检测思路

4.3 O形圈尺寸的检测

4.4 O形圈表面缺陷特征提取

4.5 O形表面缺陷分类识别方法

第五章 基于DAVINCI技术的系统软件设计

5.1 软件开发工具

5.2 DM6467 Linux开发环境的搭建

5.3 DSP端软件的开发

5.4 应用程序总体框架

第六章 总结与展望

6.1 本文工作总结

6.2 下一步要完成的工作

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文