活塞包胶组件外观缺陷的机器视觉检测系统研究_学位论文.doc

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1、摘要硕士学位论文题目活塞包胶组件外观缺陷的机器视觉检测系统研究III摘要活塞包胶组件外观缺陷的机器视觉检测系统研究活塞包胶组件是摩托车减震器中的关键零件。相对于传统的活塞而言，它具有耐摩擦性和自润滑性好，复合强度高，使用寿命长，配合精度高，加工便利等优点。摩托车产业在我国的兴盛使得活塞包胶组件的生产规模也随之扩大。但是迄今为止，我国尚未开发出检测活塞包胶组件的外观缺陷设备，企业仍然依靠人力目视和经验来检测活塞包胶组件，严重制约了产品质量和生产效率的提高。因此，开发具备高速度、高可靠性的活塞包胶组件自动检测设备势

2、在必行。活塞包胶组件形状复杂、缺陷多样，激光检测技术、涡流检测技术等表面缺陷检测技术不适用于活塞包胶组件的缺陷检测。而机器视觉技术具有非接触、高速、高灵活性、高可靠性、高稳定性和高自动化程度等优点，在工业检测中有明显的优势，广泛地应用在实际生产中。本文在借鉴国内外相关技术成果和研究文献的基础上，设计了活塞包胶组件外观缺陷检测的机器视觉系统。论文的主要研究内容包括以下方面：1）结合课题要求，分析了活塞包胶组件存在的缺陷类型，提出了活塞包胶组件外观缺陷的机器视觉检测系统方案；2）在分析机器视觉系统硬件构成的基础上，

3、完成了相机、镜头、图像采集卡及光源的选型。同时，分析并比较了各种照明方式，为活塞包胶组件的缺陷检测设计了光学照明系统和图像自动获取系统；3）通过实验，对图像滤波和图像分割的多种经典算法的处理效果做了比较，并在此基础上提出了适用于本课题的图像分割方法：利用OTSU算法和固定阈值法相结合的算法来分割上端面图像，下端面图像的分割采用了自适应阈值处理的方法。侧面图像的分割则是结合了形态学操作提取边缘和自适应阈值分割算法。4）III摘要针对活塞包胶组件的各种缺陷提出了模式分类识别算法：端面图像的缺陷识别以极坐标变换为基础

4、，提取相应区域处理分割出目标，再以目标连通域的面积为依据判定缺陷；侧面图像结合了组件侧面轮廓分析和连通域特性分析来检测不同的胶套缺陷。并通过实验验证了上述算法的效果。1）利用MIL8.0函数库进行软件编程和调试，完成了软件系统的开发，实现了初始化相机，采集图像，处理图像，控制输出等功能。论文的主要创新性在于设计了针对活塞包胶组件的缺陷检测算法，并开发了基于机器视觉的活塞包胶组件缺陷检测的软件系统，为整个系统的实现铺平了道路，同时也可以为今后类似的零件检测提供了参考和借鉴。关键词：活塞包胶组件机器视觉缺陷检测图像

5、处理IIIAbstractStudyonMachineVisionSystemforInspectionofPiston-coveringUnitMajorPrecisionInstrumentation&MechanologyGraduateXiaXinyiSupervisorSuZhenweiPiston-coveringunitisacrucialpartofmotorcycle’svibrationabsorber.Comparedwithtraditionalpiston,itischaracteri

6、zedbystrongerfrictionalresistanceandself-lubrication,highercombinedstrengthandfitaccuracy,longservicelife,processingfacilities,andsoon.Withthedevelopmentofmotorcycleindustry,theproductionscaleofpiston-coveringunitdevelopedfrommanualstagetoautomationstage.How

7、ever,sofar,therehasnotbeenanyauto-inspectionsystemforpiston-coveringunitinourcountry.Defectinspectionofpiston-coveringunitdependsonpeople’seyesandmanualskill.Thisseriouslyconstraintstheimprovementofproductsandproductivity.Thus,itisimperativetocreateaautomati

8、csysteminhighspeedandreliabilityforinspectionofpiston-coveringunit.Piston-coveringunithasacomplexformfactorwithdiversifieddefections.Thecommoninspectiontechniques,suchaslaserdetecting,eddydetect