【摘 要】
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小型锻件在加工过程中受锻造加工工艺、相关锻压设备等因素的影响,表面往往存在质量缺陷。这些缺陷不仅影响小型锻件的外观,更影响其商业价值。人工检测小型锻件表面缺陷具有效率低、成本高、劳动强度大及漏检等缺点,已经不能满足锻造企业的发展需求。因此,如何在生产过程中高效、准确的检测出小型锻件的表面缺陷,成为提升小型锻件表面质量的关键所在。近年来,机器视觉检测技术在科学信息技术高速发展的带动下得到了快速发展,
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小型锻件在加工过程中受锻造加工工艺、相关锻压设备等因素的影响,表面往往存在质量缺陷。这些缺陷不仅影响小型锻件的外观,更影响其商业价值。人工检测小型锻件表面缺陷具有效率低、成本高、劳动强度大及漏检等缺点,已经不能满足锻造企业的发展需求。因此,如何在生产过程中高效、准确的检测出小型锻件的表面缺陷,成为提升小型锻件表面质量的关键所在。近年来,机器视觉检测技术在科学信息技术高速发展的带动下得到了快速发展,为小型锻件表面缺陷检测提供了基础。本文以管接头为例研究了小型锻件表面缺陷图像的预处理算法、图像初检算法、图像分割算法、特征提取与选择算法及模式识别算法,并设计了管接头表面缺陷检测的总体方案。主要完成以下工作:1.介绍了管接头的表面特性、生产工艺流程、常见的缺陷类型并分析其产生的原因、特点以及检测系统的技术指标;对管接头检测系统进行整体设计,包括硬件设计和软件设计。2.研究了管接头表面缺陷图像的前景提取算法、预处理算法、图像初检算法、图像分割及缺陷区域目标定位算法。采用GMM算法提取图像的前景区域;自适应中值滤波和分段线性变换对管接头表面缺陷图像进行预处理;局部二进制模式检测算法判断采集的管接头图像是否存在缺陷;OTSU算法分割管接头表面缺陷图像的缺陷区域;根据缺陷区域水平投影和垂直投影的坐标定位出缺陷所在的区域,实现管接头缺陷区域的分割和定位。3.研究了管接头缺陷区域特征提取与选择算法,提取管接头缺陷区域的几何特征、纹理特征,灰度特征及不变矩特征;采用主成分分析法进行特征选择,实现特征数据降维。4.研究了管接头表面缺陷图像的分类识别算法,设计基于BP神经网络的管接头表面缺陷图像的多类分类器。通过90个测试样本进行测试,分类器识别的准确率在95%以上。
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