机器视觉缺陷检测技术与应用

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1、分类号：UDC：密级：学校代号：学号：广东工业大学硕士学位论文(工学硕士)118452111104119机器视觉缺陷检测技术与应用陈志惠指导教师姓名、职称：汪仨煌塾援学科(专业)或领域名称：捡塑』撞盔墨自动丝装置学生所属学院：自动丝堂陵论文答辩日期：窒Q!垒生墨旦ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterofEngineeringScienceMachineVisionTechnologyandApplicationofDefectDetectionMas

2、terCandidate：ChenZhihuiSupervisor：Prof．WangRenhuangMay2014FacultyofAutomationGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou，Guangdong，P-R．China。510090摘要对质量要求较高的产品，其表面的特征也有严格的要求。但由于原料或者后续的加工处理不当，会使产品表面产生缺陷，这不仅影响产品的外在美观，甚至可能降低其质量。羽毛球成品的好坏很大程度上取决于羽毛片的质量，而羽毛叶上的缺陷又是影响羽毛片质量的一大重要因素。在实际生产中，羽毛叶的表面缺

3、陷检测是一个必不可少的环节。因此本文以羽毛片为研究对象，结合机器视觉技术来实现羽毛片毛叶表面缺陷的检测与识别分类，具有重要的理论实际应用价值和经济效益。羽毛叶上的缺陷主要表现为污渍、虫蛀、局部淡黄等，将这几种毛叶缺陷准确分类将能很大程度上提高羽毛片的分拣质量。本文在羽毛片图像自动采集平台的基础上，着重研究了针对采集装置造成的羽毛片光照不均图像增强方法，并且对羽毛片图像进行预处理与缺陷分割，最后在此基础上完成对缺陷的特征提取与识别分类。本文主要工作与创新点如下：1．对羽毛片所处的光照环境进行了分析，建立了图像采集时羽毛的光照数学模型，并得出理论上羽毛在光源照射下的

4、亮度分布曲线，并根据此提出羽毛片光线校正的方法与计算表达式。2．分析羽毛片图像的亮度分布特征，提出一种基于改进的均值漂移区域分割方法，显化了毛叶与毛杆的差异性，突出毛杆的颜色特征，并结合区域合并与阈值分割最终实现对羽毛杆的分割提取。3．改进传统CV水平集模型分割算法，提出了融入全局梯度信息以及目标的先验知识的快速CV水平集算法，该算法能够快速的完成收敛，很好的分别出背景图像复杂灰度包含多个等级分层的目标区域轮廓，且具有良好的适应性。实验表明此方法用于毛叶缺陷分割结果准确、速度较快。4．提取缺陷的几何特征参数，并且加入颜色特征，共同组成特征向量用于缺陷的分类与判定

5、，结合这两种特征描述以提高识别的准确率。本文通过Mat1ab和VC6．0软件实现了上述算法和方法，并对各方法进行了仿真分析与实验，具有良好的效果。最后对缺陷图像进行分类判定实验，取得良好的识别效果，具有一定的实用价值。广东工业大学硕士学位论文关键词：表面缺陷；光照模型；光线校正；均值漂移；水平集；特征参数ⅡABSTRACTABSTRACTForhighqualityproducts，onthesurfaceoftheproductcharacteristicsalsohavestrictrequirements．Butduetoimproperlysubsequ

6、entprocessingofrawmaterials，itwillmaketheproductsurfacedefects，whichnotonlyaffecttheextemalappearance，andmayevenreduceitsquality．Thestandorfallofbadmintonproductsdependslargelyonthequalityofthefeatherpiece，andthedefectsoftheleavesoffeatherisanimportantfactoraffectingthequalityofpiece

7、offeathers．Inactualproduction，featherleafsurfacedefectdetectionisanessentiallink．Therefore，thispaperwithfeathersastheresearchobject，combinedwithmachinevisiontechnologytorealizethefeatherleafsurfacedefectdetectionandclassificationrecognition，hastheimportanttheoreticalpracticalapplicat

8、ionvalueande