钛螺母缺陷的研究与实现

  东台市凯顺钛锆科技有限公司总结如下：

  钛螺母表面缺陷检测技术是提高企业产品竞争力、改进生产工艺的关键技术之一,而传统的表面缺陷检测技术难以满足高速生产需求,基于机器视觉的钛螺母在线检测系统的实现,保证了即时检测零件的效率和精度。

  目前,虽然已有视觉检测系统应用在工业生产中,但基于机器视觉的钛螺母表面缺陷在线检测技术在国内尚在研究和发展阶段。

  本课题以钛螺母的高速检测为实例对象,研究基于机器视觉的钛螺母缺陷检测的关键算法,深入研究了钛螺母边缘检测与区域分割算法,并对多种算法进行试验分析。

  具体研究内容分为以下几点：

  1.图像预处理:本文首先对在线获取的钛螺母图像进行了预处理研究。

  预处理是图像处理与分析的重要前期工作,直接影响图像处理的精度。

  图像预处理包括滤波(去噪)和增强两部分。本文介绍了图像噪声的分类和模型,同时针对经典滤波方法做了详细介绍以及试验分析,之后又分别采用直方图均衡化、Butterworth滤波以及基于模糊理论等多种图像增强算法对钛螺母图像进行处理,并对实验结果进行对比分析。

  2.图像分割:本文在图像分割研究中分为两个部分:图像目标分割与目标区域分割。

  其中,图像目标分割旨在将钛螺母整体目标从背景中完整提取出来,目标区域分割是对提取出来的钛螺母图像进行精确分割,分别分离出内孔、端面与齿轮各部位。

  在图像分割算法研究过程中,将要用到的图像处理有:预处理、钛螺母边缘检测、钛螺母目标提取、钛螺母区域分割、缺陷特征提取等,其中,预处理将采用第一部分实验得出部分预处理算法及它们的结合,钛螺母目标提取分割采用了基于边缘检测的图像分割技术,钛螺母区域分割采用结合模糊理论的种子区域生长方法,最终实现钛螺母不同区域特征完整提取,这是本文的研究重点。

  3.缺陷检测:钛螺母表面缺陷包括端面缺陷、孔内缺陷、齿轮缺陷三部分。本文首先针对不同区域进行详细的缺陷分类。

  然后结合SVM理论,针对每种缺陷,提取多种特征及其融合特征并分别用于SVM分类器,对相应缺陷进行检测与识别。

  最终,根据实验的结果,对比每种特征的检测率,在此基础上提出适合钛螺母缺陷检测的方案。

  4.测试实验:为了将上述算法理论实际应用到钛螺母外观缺陷检测系统中,本文结合实验室平台进行了相应的测试实验,以验证算法的有效性和实时性。

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