【摘 要】
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目前在硬质合金行业,微型喷嘴表面缺陷检测仍借助光学仪器和液晶屏,采用目测法存在检测工作效率低、人为误判等问题。本课题重点研究基于视觉的检测方法,旨在设计一种基于视觉方法的微型喷嘴表面缺陷自动检测、标记和记录的系统,研究工作主要包括微型喷嘴的图像采集、图像预处理、缺陷特征提取和检测算法研究及软件系统测试等。边缘缺损的端面圆拟合误差大,本文采用半径比较法改进最小二乘法对缺损圆的拟合过程,圆心距精度提高
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目前在硬质合金行业,微型喷嘴表面缺陷检测仍借助光学仪器和液晶屏,采用目测法存在检测工作效率低、人为误判等问题。本课题重点研究基于视觉的检测方法,旨在设计一种基于视觉方法的微型喷嘴表面缺陷自动检测、标记和记录的系统,研究工作主要包括微型喷嘴的图像采集、图像预处理、缺陷特征提取和检测算法研究及软件系统测试等。边缘缺损的端面圆拟合误差大,本文采用半径比较法改进最小二乘法对缺损圆的拟合过程,圆心距精度提高了约21倍,半径差精度提高了约23倍,提高了拟合精度,基于拟合获取的圆心半径构建掩膜图像分割缺陷待检ROI,为缺陷检测算法设计提供基础。待检缺陷包括边缘缺损、端面疤料凹坑、内孔毛刺堵塞。针对端面上存在脏污、灰屑等正常干扰物造成大量误检问题,本文提出了基于特征组合的分类检测算法检测端面缺陷,将端面缺陷分为大缺陷和小缺陷,大缺陷采用灰度特征检测,大缺陷采用结构特征检测,最后通过特征组合较好地实现了端面检测,误检率约为2%。针对内孔毛刺细微短小、堵塞块灰度不均匀等原因造成漏检、误检和检测不完全等问题,提出了基于数学统计的灰度投影算法检测内孔缺陷,首先将转换后的内孔矩形图像灰度值垂直投影在X轴上,通过数学统计法建立柱状统计图,以连续柱状个数区分毛刺、堵塞和合格喷嘴,解决了误检和漏检问题,每件检测时间约为143ms。针对掩膜作差法检测边缘缺损耗时较高问题,本文通过融合掩膜作差法和径向积分法的思想,提出了基于双向搜索的径向作差算法,将单向搜索改为双向搜索,径向积分改为径向作差,统计连续疑似缺陷点链长度作为评判方式,每件检测时间为125ms,提高了约63ms。最后实测了2450件微型喷嘴,测试结果表明该系统检测正确率达98.6%,漏检率和误检率降低了约1%-2%,改善了目测法漏检率高的缺点,检测平均时间约0.834s/件,该系统可以满足硬质合金微型喷嘴检测准确性和实时性的要求。
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