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鈦螺母缺陷的研究與實現
東臺市凱順鈦鋯科技有限公司總結如下：
鈦螺母表面缺陷檢測技術是提高企業產品競爭力、改進生產工藝的關鍵技術之一,而傳統的表面缺陷檢測技術難以滿足高速生產需求,基于機器視覺的鈦螺母在線檢測系統的實現,保證了即時檢測零件的效率和精度。
目前,雖然已有視覺檢測系統應用在工業生產中,但基于機器視覺的鈦螺母表面缺陷在線檢測技術在國內尚在研究和發展階段。
本課題以鈦螺母的高速檢測為實例對象,研究基于機器視覺的鈦螺母缺陷檢測的關鍵算法,深入研究了鈦螺母邊緣檢測與區域分割算法,并對多種算法進行試驗分析。
具體研究內容分為以下幾點：
1.圖像預處理:本文首先對在線獲取的鈦螺母圖像進行了預處理研究。
預處理是圖像處理與分析的重要前期工作,直接影響圖像處理的精度。
圖像預處理包括濾波(去噪)和增強兩部分。本文介紹了圖像噪聲的分類和模型,同時針對經典濾波方法做了詳細介紹以及試驗分析,之后又分別采用直方圖均衡化、Butterworth濾波以及基于模糊理論等多種圖像增強算法對鈦螺母圖像進行處理,并對實驗結果進行對比分析。
2.圖像分割:本文在圖像分割研究中分為兩個部分:圖像目標分割與目標區域分割。
其中,圖像目標分割旨在將鈦螺母整體目標從背景中完整提取出來,目標區域分割是對提取出來的鈦螺母圖像進行精確分割,分別分離出內孔、端面與齒輪各部位。
在圖像分割算法研究過程中,將要用到的圖像處理有:預處理、鈦螺母邊緣檢測、鈦螺母目標提取、鈦螺母區域分割、缺陷特征提取等,其中,預處理將采用第一部分實驗得出部分預處理算法及它們的結合,鈦螺母目標提取分割采用了基于邊緣檢測的圖像分割技術,鈦螺母區域分割采用結合模糊理論的種子區域生長方法,最終實現鈦螺母不同區域特征完整提取,這是本文的研究重點。
3.缺陷檢測:鈦螺母表面缺陷包括端面缺陷、孔內缺陷、齒輪缺陷三部分。本文首先針對不同區域進行詳細的缺陷分類。
然后結合SVM理論,針對每種缺陷,提取多種特征及其融合特征并分別用于SVM分類器,對相應缺陷進行檢測與識別。
最終,根據實驗的結果,對比每種特征的檢測率,在此基礎上提出適合鈦螺母缺陷檢測的最優方案。
4.測試實驗:為了將上述算法理論實際應用到鈦螺母外觀缺陷檢測系統中,本文結合實驗室平臺進行了相應的測試實驗,以驗證算法的有效性和實時性。
以上就是鈦螺母缺陷的研究與實現的總結，更多的資訊請關注：http://www.kstgkj.com/