【摘 要】
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由于金属工业产品生产过程中各种因素的影响,金属工件表面可能会存在一些表面缺陷。这会降低材料强度,缩短工件寿命,并且增加安全风险。因此需要对金属产品表面进行质量检测,这也是保证工业生产质量的关键环节。与传统人工检测相比,基于机器视觉的表面缺陷检测方法具有速度快、精度高等优点。本文以金属插头表面缺陷识别为研究课题,针对金属表面缺陷图像质量低、缺陷复杂等问题,探索机器视觉中图像预处理、缺陷分类和缺陷目标
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由于金属工业产品生产过程中各种因素的影响,金属工件表面可能会存在一些表面缺陷。这会降低材料强度,缩短工件寿命,并且增加安全风险。因此需要对金属产品表面进行质量检测,这也是保证工业生产质量的关键环节。与传统人工检测相比,基于机器视觉的表面缺陷检测方法具有速度快、精度高等优点。本文以金属插头表面缺陷识别为研究课题,针对金属表面缺陷图像质量低、缺陷复杂等问题,探索机器视觉中图像预处理、缺陷分类和缺陷目标检测等方面的有效方法,最后形成一套高速、高识别精度的金属表面缺陷检测系统。在图像预处理方面,在分析了图像噪声情况的基础上,对比了4种基于滤波器的去噪方法的处理效果。结果表明,中值滤波的方法对该类型图像的处理效果最好,去噪速度最快。接下来,采用边缘检测的方法分割出金属表面图像感兴趣区域（Region of Interest,ROI）,完成预处理操作。在缺陷分类识别方法研究方面,首先,针对经过预处理的金属插头表面图像,提出了一种基于连通域分析的缺陷识别方法。结果表明在金属插头原始图像数据集上整体分类准确率为89.60%。然后,针对基于连通域分析方法适用范围较小和依赖于人工设置阈值的问题,提出了基于PSO-SVM（粒子群优化的支持向量机）模型与基于Ghost Net模型的表面缺陷分类方法。同时,引入NEU-CLS数据集用于对比不同方法的缺陷分类识别能力。结果表明基于Ghost Net模型的识别方法缺陷分类能力较好,分类准确率达到了99.43%。在缺陷目标检测方法研究方面,引入NEU-DET数据集。针对YOLOX-S模型在缺陷数据集上检测存在的问题,提出了改进损失函数与添加注意力机制模块的优化措施。结果表明,采用EIOU＿Loss损失函数的YOLOX-S模型在NEU-DET数据集上的目标检测性能指标最好,m AP（mean Average Precision）达到了79.17%,检测速度为71 fps。将研究的表面缺陷分类方法与目标检测方法应用于自制金属插头数据集上,分类准确率达到了99.44%,m AP达到了93.34%。最后,配合图像采集设备组成检测系统,满足多个层次的金属插头表面缺陷检测需求,该检测系统能够有效地识别出表面缺陷。
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