基于图像技术的钢球表面点缺陷检测

• 作 者: 蒋新苗
• 机 构: 哈尔滨理工大学
• 出 处: 哈尔滨理工大学
• 发表日期: 2006年期
• 关键词: 钢球检测 图像技术 阈值分割 特征提取 LabVIEW

在现代工业自动化中，随着各类机电设备对轴承依赖性的加剧，轴承的作用愈加突出，而其中的钢球对轴承的精度、运动性能、使用寿命都有至关重要的影响。因此必须对钢球进行严格检测，尤其是对钢球表面缺陷的检测。而钢球表面缺陷中的点类型缺陷在正常工艺条件下产生的几率是最大的，因而对点缺陷的研究是很有必要的。
目前，国内钢球生产厂家大多采用人工目测的方法对钢球表面缺陷进行检验，这种检测方法无法保证正常的产品质量。图像技术是随着计算机技术的发展而迅速发展起来的，计算机的高速运算能力为图像技术提供了支持，图像技术在钢球表面缺陷检测中的应用将是实现钢球表面质量自动检测的有效方法之一。
本文的主要研究内容为基于数字图像技术的钢球表面点缺陷检测。我们最初采用大恒图像公司的DH-HV2001UC工业自动化摄像机，Computar公司的摄像头，CCS公司的红色LED光源在自制的模拟实验平台上进行钢球表面缺陷的拍照实验，在现有的实验条件下，通过对比在各种光源下所拍摄的图像，确定出能较好呈现钢球各种缺陷的光源，并加以改进，从而取得较好的钢球表面图像，为后续的图像处理作好准备。然后在对点缺陷图像进行处理的过程中，通过对图像用不同的方法进行滤波、形态学分析、阈值分割、特征提取等进行对比，从而确立出一套较优的图像处理方法。最后用LabVIEW作为开发平台对上述的图像处理过程进行编程，最后将其编译成能脱离LabVIEW环境而独立执行的文件。