基于机器视觉的密封橡胶圈缺陷检测的研究.pdf

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1、基于机器视觉的密封橡胶圈缺陷检测的研究ResearchonMachineVision．．baseDetectionoftheDefectsofSealingRubberRings2011年3月11111IIIIitIIIIIIlY1886979合肥工业大学本论文经答辩委员会全体委员审查，确认符合合肥工业大学硕士学位论文质量要求。主答辩委员会签名：(工作单位、职称)席：弛年蝴长亏压也委员：导师：爷翩巴工聪撤缀娥粝蜥彤k脚将鲰爿f．／≯vd甏挺嚣肛餮独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标志和致谢的地方外，论

2、文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得合肥工业大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签字：侥≮红是签字日期：2。fJ年￡}月三归学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解合肥工业大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅或借阅。本人授权合肥工业大学可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位

3、论文者签名：朱名L笔签字日期：20f1年q月2牛日学位论文作者毕业后去向：工作单位：通讯地址：导师签名：签字日期：2口f)年年月巧日2电话：邮编：基于机器视觉的密封橡胶圈缺陷检测的研究摘要中国已成为制造业大国，而检测技术是制造业中重要的一环，只要是用人工来做的重复性检测，我们都可以尝试利用机器视觉来解决。机器视觉在国民经济的发展中有着广泛的作用，其最大的特点是与被测对象无接触。机器视觉以其速度快、精度高和无接触等优点正逐渐取代人工检测方法。但机器视觉的发展还不成熟，在检测领域的应用还亟待完善。目前，国内很多密封橡胶圈生产厂商主要靠人工检测产品缺陷，检测精度和速度都达不到生产要

4、求。本课题的研究目的是建立一套基于机器视觉的密封橡胶圈缺陷检测系统，主要从以下几个方面进行了讨论和研究：(1)搭建一套密封橡胶圈缺陷检测实验平台，包括光源和摄像机的选择、照明系统的设计等。实践证明：本课题所搭建的实验平台符合系统的设计精度要求；(2)研究针对密封橡胶圈的检测算法。详细探讨了数字图像处理技术在密封橡胶圈缺陷检测中的应用，对缺陷检测中的每一步骤，如图像预处理、图像增强、边缘检测等都进行了大量的实验验证，对比了各种算法的优缺点。针对本课题所研究的黑色密封橡胶圈对比度低、缺陷不易检测的特点，本文提出了一种混合检测算法检测低对比度的橡胶圈缺陷，并从理论和实验两方面对检测

5、效果做了分析。实验结果表明：相比传统的单一算法来检测缺陷边缘，检测效果有了很大的提高；(3)针对橡胶圈的特征提取，如尺寸和圆心的测量，本文提出了一种旋转线段法来寻找边界点，该算法提高了检测效率，取得了较好的效果；(4)分析了检测误差的原因，如系统误差、图像噪声、算法误差等。并提出了减小误差的方法。关键词：机器视觉；图像处理；橡胶圈检测ResearchonMachineVision．．baseDetectionoftheDefectsofSealingRubberRings’ABSTRACTAsChinahasbecomeamanufacturingpower,detectio

6、ntechnologyisundoubtedlyanimportantlinkinmanufacturingindustry．Foranyconstantlyrepeateddetectiondonebymanpower，machinevisioncanbetrialedtoreplaceartificiaImethods．Machinevisioniswidelyusedinthedevelopmentofnationaleconomyanditsbiggestcharacterishavingnocontactswithitsdetectedtargets．Besides

7、，ithasmanyadvantagessuchasfast-speed，highaccuracyandnon-contact，andisgraduallyreplacingtheartificialdetectionmethods．Butduetoitsimmaturedevelopment，itsapplicationinthefieldofdetectionstillneedsfurtherimprovements．Sofar，manydomesticmanufacturersofsealingr