【摘 要】
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钛带作为钛及钛合金加工材的一种,广泛应用于军工、宇航、核电、医疗、化工、建筑、体育、电池、餐具、厨具、设备制造等领域,例如国家大剧院钛屋面、华为折叠屏手机背部都使用了钛带。因其应用领域对表面质量的要求非常高,不允许出现瑕疵缺陷。如何通过机器视觉快速精准地检出成品表面缺陷,改变A集团钛带缺陷检测完全依赖人工目视的现状,是企业发展的现实需要,更是钛产业工艺技术升级、实现进口替代的迫切需要。鉴于此,本课
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钛带作为钛及钛合金加工材的一种,广泛应用于军工、宇航、核电、医疗、化工、建筑、体育、电池、餐具、厨具、设备制造等领域,例如国家大剧院钛屋面、华为折叠屏手机背部都使用了钛带。因其应用领域对表面质量的要求非常高,不允许出现瑕疵缺陷。如何通过机器视觉快速精准地检出成品表面缺陷,改变A集团钛带缺陷检测完全依赖人工目视的现状,是企业发展的现实需要,更是钛产业工艺技术升级、实现进口替代的迫切需要。鉴于此,本课题结合A集团实际,通过分析针孔、划伤、起皮和压坑四种常见的钛带表面缺陷,基于机器视觉技术,对钛带表面缺陷检测展开应用型研究。（1）在分析A集团钛带成品检测需求的基础上,选用线阵CCD相机、远心光学镜头,以及线性LED光源,采用明场照明的方式,配合图像采集卡,实现图像采集、传输及存储;选用VS 2019配置Halcon 20.11作为开发平台,并对包含硬件、软件的钛带表面缺陷检测系统结构进行设计。（2）在对滤波方法进行对比研究的基础上,采用中值与高斯相结合的去噪方法,对钛带表面缺陷图像进行滤波处理;研究直方图均衡化,使图像对比度提高,缺陷轮廓增强;借助Halcon平台,使用6种算子,对四种典型缺陷图像进行了图像处理,获得了较理想的结果。（3）研究了钛带表面缺陷图像的特征向量,并提取了相应的特征参数。通过设计钛带成品缺陷识别标记方法并进行了相应的实验,实验结果表明对于针孔、划伤、起皮、压坑四种钛带表面缺陷而言,能够较为准确地识别并标注,有望代替人眼目视识别缺陷,提高检测效率,大大降低工作强度。
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