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时间:2019-03-16
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1、硕士学位论文弹壳尺寸及缺陷视觉检测系统研制RESEARCHOFVISUALSYSTEMFORBULLETSIZEANDDEFECT李雪莹哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号:TH741.4学校代码:10213国际图书分类号:681.2密级:公开工程硕士学位论文弹壳尺寸及缺陷视觉检测系统研制硕士研究生:李雪莹导师:刘炳国副教授申请学位:工程硕士学科:仪器科学与技术所在单位:电气工程及自动化学院答辩日期:2018年6月授予学位单位:哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TH741.4U.D.C:681.2
2、DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHOFVISUALSYSTEMFORBULLETSIZEANDDEFECTCandidate:LiXueyingSupervisor:Prof.LiuBingguoAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:InstrumentScienceandtechnologyAffiliation:SchoolofElectricalEngineeringan
3、dAutomationDateofDefence:June,2018Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要在子弹生产的过程中,不可避免地会生产出不合格的弹壳,或者是尺寸不符合要求,或者是弹壳表面有卡伤、撞凹等缺陷,因此要在生产中对弹壳进行检测。目前主要依靠人工检测,由于人眼鉴别不仅效率低下,也会因为疲劳造成检测结果的不稳定,因此需要设计一个自动化检测方法,提升弹壳检测环节的效率和准确率。本文设计了一套弹壳自
4、动视觉检测系统,具体工作如下:(1)分析了视觉测量技术和弹壳检测技术的国内外研究现状,设计了基于计算机视觉的弹壳检测系统,包括检测弹壳的尺寸测量和表面缺陷分类,并搭建了实验平台,具有视场大、多工位的特点。(2)在尺寸检测方面,根据弹壳测量的指标要求,通过对比检测工位的图像去噪、图像增强、图像分割和特征提取算法的实验效果,选择最适合的算法。通过对实验台的精确标定,计算出弹壳测量的尺寸结果,并对其进行误差分析,实现高精度、自动化的弹壳检测系统。(3)在表面缺陷分类方面,首先给出了弹壳表面的三种缺陷:卡伤、撞凹和挫伤,再
5、加入背景噪声作为伪损伤,确定缺陷分类的类别为4类。然后介绍了一种改进的局部信噪比方法,将弹壳的表面缺陷提取出770个,并将每个缺陷表征成13维的特征向量。通过对比7种机器学习算法,即支持向量机、正态贝叶斯、KNN算法、Adaboost算法、决策树、随机森林和gcForest算法,并通过实验分析,最终选择gcForest算法。本文分析了弹壳检测的国内外研究现状,设计了基于计算机视觉的弹壳检测系统,实现了尺寸测量和表面缺陷分类。尺寸测量的精度达到了弹壳的精度要求;对于缺陷检测,将缺陷采用13维特征向量进行表征,采用gc
6、Forest算法,实现了正确率为96.1%的损伤分类。关键词:计算机视觉;尺寸测量;缺陷分类;机器学习;多粒度级联森林I哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractIntheprocessoftheproductionofbullets,itisinevitabletoproduceunqualifiedbullets,orthesizeinconformities,orthedefectsoftheshellsurface,suchasthecardinjuryandthebump,andsoon.Theref
7、ore,thecartridgecaseshouldbedetectedintheproduction.Atpresent,artificialdetectionismainlyreliedon.Becausethehumaneyeidentificationisnotonlyinefficient,itwillalsocausetheinstabilityofthetestresultsbecauseoffatigue.Therefore,anautomaticdetectionmethodisneededtoi
8、mprovetheefficiencyandaccuracyofthebulletsdetection.Inthispaper,asetofautomaticvisualinspectionsystemforcartridgecaseisdesigned.(1)Theresearchstatusofthevisualmeasurementtechnology
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