基于機(jī)器視覺(jué)的帶鋼表面缺陷檢測(cè)裝置研發(fā).pdf

1、隨著社會(huì)發(fā)展的需要，帶鋼產(chǎn)品在生產(chǎn)生活中有了越來(lái)越多的應(yīng)用，對(duì)帶鋼產(chǎn)品的質(zhì)量要求也越來(lái)越高。帶鋼產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)也就成了鋼鐵行業(yè)中迫切需要解決的問(wèn)題。在帶鋼生產(chǎn)中，帶鋼表面缺陷是影響帶鋼質(zhì)量的重要因素。為了高效檢測(cè)帶鋼表面缺陷，很有必要設(shè)計(jì)一套帶鋼表面缺陷檢測(cè)裝置。在現(xiàn)有的帶鋼表面缺陷檢測(cè)技術(shù)中，基于機(jī)器視覺(jué)的缺陷檢測(cè)技術(shù)具有非接觸、智能化等優(yōu)點(diǎn)，是無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。
　　本文著重研究了帶鋼表面缺陷檢測(cè)裝置的設(shè)計(jì)方案及其核心圖像

2、處理算法。主要研究?jī)?nèi)容包括：進(jìn)行了帶鋼表面缺陷檢測(cè)裝置硬件整體方案的設(shè)計(jì)；帶鋼圖像去噪的研究：選用了多種圖像去噪方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說(shuō)明中值濾波可以很好地滿足去噪要求；采用了多種方法對(duì)帶鋼圖像進(jìn)行分割，實(shí)驗(yàn)表明，采用迭代閾值法進(jìn)行帶鋼圖像分割不僅能達(dá)到較好的效果，而且處理速度快；對(duì)于缺陷區(qū)域定位，提出了改進(jìn)型像素標(biāo)記算法，并與輪廓跟蹤算法、像素標(biāo)記算法進(jìn)行了比較，實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)型像素標(biāo)記算法更加滿足實(shí)時(shí)性要求；為帶鋼表面缺陷檢測(cè)