论文一种高速在线检测五金工件表面缺陷系统是关于工件方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关工件论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要：该文研究一种高速在线检测五金工件表面缺陷的机器视觉系统.该系统中利用兩个特征轮廓中心点连接法求出五金工件的相对倾斜角度,通过图像旋转对其进行位置的校正；通过标准图像的灰度图与被检测图像的灰度图进行相减,得到差值图像,将差值大于阈值的像素点视为缺陷像素点；利用Sobol均匀随机投点法快速定位缺陷的位置；应用缺陷灰度图积分算法,避免了五金工件受光照和位置的影响而造成对缺陷的误判；得到缺陷位置后提取缺陷信息,采用BP人工神经网络对缺陷进行分类,记录每个有表面缺陷的五金工件的缺陷个数和缺陷种类,把这些缺陷信息记录在Access数据库中.在实际现场运行中,该系统实现了五金工件100%全面在线检测表面缺陷要求,在高速检测的环境下能够稳定运行.
关键词：五金工件；表面缺陷；机器视觉；检测
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）27-0194-03
Abstract： In this paper,an online high-speed system for surface defect inspection of hardware is studied. In this system,the relative angle of hardware is calculated by using two feature contour central point connection method； the position of hardware in image is corrected by image rotation.In order to get the difference image,the grayscale iamge of the standard image is reduced with the grayscale image of the detected image；the pixel point where the difference value is greater than the threshold is considered as a defect pixel point.It uses the Sobol uniform random shots method to identify the location of defect quickly.The system uses the defect gray scale integral algorithm that can oid the misjudgment of the defect by the influence of the illumination and position of the hardware.The defcet information is extracted after the defect position is obtained,and use the BP artificial neural network to classify the defects,and record the defect number and defect type of each hardware artifact with surface defect and record the defect information in the Access database.In the actual running process,the system can realizes the requirement that detect all the surface defect in real-time ,and it can be stable to detect in the high-speed environment.
Key words： hardware；surface defect； machine vision； inspection
1 背景
在五金工件生产的过程中,由于加工设备的不良或工人操作的不当,会导致五金工件表面带有缺陷.五金工件产品的表面主要存在毛刺、划痕、碎屑、脏污等缺陷.传统的五金工件表面缺陷检测方法主要是依赖人的眼睛进行观察,这种方法不仅低效而且在长时间工作下和嘈杂的环境中工人会出现视觉疲劳,容易出现误检或者漏检.
随着科学技术的发展,基于机器视觉的自动目视检测技已经术越来越成熟,应用范围也越来越广泛.对于缺陷检测类系统来说,高质量图像的获取和判断表面缺陷的存在与否是缺陷检测系统最关键的部分[1]. 从实际角度看,影响系统检测能力的因素有：机器视觉检测系统容易受到光照影响,要突显五金工件表面的缺陷特征,并且使工业相机获取高质量的图像,这对于光源系统的设计是一个重大的考验[2]；手动将五金工件在摆放在传送带上标定好的检测工位上,工件会存在一定的倾斜角度；为了提高机器视觉检测系统的检测精度,使用大分辨率工业相机必定会导致计算机处理图像数据的时间增加.
为了解决以上问题,本系统将在硬件设计和软件设计两方面入手,根据五金工件表面的特点设计相应的灯光系统,再现五金工件表面缺陷；根据五金工件表面轮廓,制定特征轮廓中心连线算法对工件进行位置校正；使用均匀随机投点法快速定位缺陷位置；应用BP人工神经网络对缺陷进行识别,把缺陷信息记录到Access数据库中.
2 系统描述
2.1 系统组成
五金工件表面缺陷检测系统如图1所示.检测系统硬件组成部分包括可调速传送带实验平台、环形LED灯光系统、工业相机、颜色变化传感器、挡光黑箱、硬件控制电路、分拣装置、主控计算机.
当颜色变化传感器遇到红色触发条时候,由于触发条的颜色和传送带的颜色不一样,颜色变化传感器因为这个颜色的变化而产生一个触发信号,触发信号促使硬件控制电路控制环形LED灯光系统进行,并且触发相机在时间里进行图像采集；计算机通过读取相机缓存数据的回调函数得到图像信息,通过图像处理技术,识别当前被检测工件表面是否存在缺陷；若遇到有表面缺陷的五金工件,计算机记录缺陷信息,硬件控制电路控制分拣装置将不合格的五金工件从传送带上推出去.
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参考文献：
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