【摘 要】
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近年来随着电力行业的快速发展,人们逐渐开始关注工业电机的安全与可靠性。由于加工工艺的缺陷,导致电机转子铜排电缆产品质量的不达标。电机铜排电缆散热孔孔壁存在的毛刺是影响安全生产的重大隐患。人工目检的方式因其成本高、质量把控不严、工作量大等原因不能满足当前生产规模和精准的检测的要求。由于视觉检测具有非接触、在线、速度快、精度高等特点,促使非接触式的机器视觉检测技术进入工业产品缺陷检测领域。本文主要研究
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近年来随着电力行业的快速发展,人们逐渐开始关注工业电机的安全与可靠性。由于加工工艺的缺陷,导致电机转子铜排电缆产品质量的不达标。电机铜排电缆散热孔孔壁存在的毛刺是影响安全生产的重大隐患。人工目检的方式因其成本高、质量把控不严、工作量大等原因不能满足当前生产规模和精准的检测的要求。由于视觉检测具有非接触、在线、速度快、精度高等特点,促使非接触式的机器视觉检测技术进入工业产品缺陷检测领域。本文主要研究工作是大型电机铜排电缆散热孔孔壁表面毛刺的检测技术。为提高对毛刺的检测精度和效率,针对铜排电缆散热孔加工过程中产生的毛刺形状随机、大小不一以及单个相机对散热孔孔壁拍摄不全等情况导致检测系统检出率不高的问题,本文分析考察工业流水线上铜排电缆工件的实际情况与技术要求,设计了一套基于双目视觉的铜排电缆散热孔表面毛刺缺陷检测系统。本文研究对象是电机铜排电缆散热孔表面毛刺缺陷。首先进行双目视觉检测系统的相机标定,获取视觉图像并校正。针对校正后的图像进行去噪和分割等预处理。其次,在对SURF（Speeded Up Robust Features）算法改进的基础上进行图像配准,采用加权融合算法完成图像融合。最后,在分析毛刺特征属性的基础上,对比目前常用的缺陷检测算法,提出了Otsu（大津）阈值分割与数学形态学和掩膜优化多算法相结合的毛刺特征提取算法,构建检测环形带区域,并对其进行图像运算完成散热孔孔壁上毛刺特征的提取,再遍历该区域,通过设定阈值完成毛刺的检测与判定。实验结果表明,相对目前常用的缺陷检测算法,本文算法更准确,检测周期更短,对铜排电缆散热孔加工过程中产生的毛刺有较好的检测结果,检出率达98.2%,能够满足铜排电缆散热孔毛刺检测的要求。
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