【摘 要】
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火炮内膛表面的检测是火炮检测项目的重要指标。内膛表面的缺陷是影响炮管质量和性能的关键因素之一。为了改善目前火炮炮管的内膛缺陷检测问题，如仍然靠人眼识别膛体内缺陷问
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火炮内膛表面的检测是火炮检测项目的重要指标。内膛表面的缺陷是影响炮管质量和性能的关键因素之一。为了改善目前火炮炮管的内膛缺陷检测问题，如仍然靠人眼识别膛体内缺陷问题和其他检测手段操作复杂、速度慢等缺点，设计研究了以数字图像处理技术与模式识别技术为基础，利用CCD成像技术、利用软件平台介入的多学科交叉的光电内膛检测系统。本文利用图像处理技术对采集的图像进行预处理，采用模式识别中的决策树分类器技术完成了特征提取。缺陷识别和锈斑的分析，并对其缺陷进行分类等。从而达到对内膛表面检测缺陷定量检测的目的。将内膛表面缺陷作为研究主体，运用图像处理技术及模式识别相关算法，计算并识别出内膛表面缺陷，建立内膛表面检测系统体系。通过实验验证了基于模式识别的内膛检测系统是可行的。在炮膛爬行器的基础上结合模式识别技术和图像处理技术开发设计了内膛表面缺陷软件检测系统。该系统以C++和HALCON软件平台完成相关的检测实验。实现结果表明：该系统能精确的识别出内膛表面上的划痕、擦伤、锈斑和腐蚀的识别率达到98%。并且该系统操作简单、速度快，具有较高工程使用价值。
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