刚刚过去的二十多年,图像自动识别技术的研究蓬勃兴起。目前,在众多领域,图像自动识别技术应用日益成熟。本文提出气门小端面气孔缺陷图像自动识别技术的研究课题,旨在利用图像自动识别技术和先进控制技术解决工业生产中气门小端面缺陷检测的实际问题。 课题首先对研究对象—气门小端面缺陷,进行了特征统计分析,得出气门小端面缺陷的分布特征、形状特征;通过分析,发掘出缺陷气门与合格气门成像上的差异,从而为基于图像识别技术的气门小端面缺陷检测系统研制提供了设计依据。 课题设计了一套实验装置,包括图像实时采集系统和图像缺陷识别系统,用于采集气门小端面图像并进行自动识别的研究。图像实时采集系统主要由光源、摄像机、图像采集卡和PC主机以及在PC机上开发的采集程序构成;图像缺陷识别系统主要是利用图像预处理和缺陷识别算法开发的软件程序。图像采集程序是在PC机上利用VC对图像采集卡进行二次开发,进行图像实时采集并且可以适当调节图像质量;图像缺陷识别程序则是利用C/C++语言设计出图像识别算法,计算出缺陷/合格产品的数字判据,进行最终判断。 课题利用研制的实验装置,对若干气门进行了实物测试。测试内容主要包括:(1)混合测试。将混有合格气门的各类缺陷气门混合成一组样品,进行缺陷检测;(2)重复性测试。对每个气门样品,分别采集四张不同方位、不同角度的小端面图像,进行缺陷检测。实验测试结果表明,实验装置的精度、准确度均达到了较高的技术指标。因此,课题所设计的图像采集系统、图像缺陷识别方法是完全可行的。 最后,对研制实用化的气门小端面气孔缺陷图像自动识别装置进行了展望,提出了若干改进思路,期待在后续工作中完成。