【摘 要】
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本论文的研究对象是微波炉磁控管中所用的磁环,磁环在生产时需要经过多种工艺,会使磁环表面产生掉块、裂纹等缺陷。目前,磁环表面缺陷检测主要依赖于人眼检测,其检测效率低、可靠性不高,且劳动力成本高。机器视觉是一种利用机器取代人眼进行物体的定位、识别、检测和测量的手段。利用机器视觉的方法可以实现自动化检测,提高生产效率及产品质量。本文针对微波炉用铁氧磁环表面缺陷检测的困境,设计了一种基于机器视觉的磁环表面
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本论文的研究对象是微波炉磁控管中所用的磁环,磁环在生产时需要经过多种工艺,会使磁环表面产生掉块、裂纹等缺陷。目前,磁环表面缺陷检测主要依赖于人眼检测,其检测效率低、可靠性不高,且劳动力成本高。机器视觉是一种利用机器取代人眼进行物体的定位、识别、检测和测量的手段。利用机器视觉的方法可以实现自动化检测,提高生产效率及产品质量。本文针对微波炉用铁氧磁环表面缺陷检测的困境,设计了一种基于机器视觉的磁环表面缺陷检测系统,提高了磁环检测的效率和检测可靠性。本论文主要开展了以下工作:(1)针对检测对象磁环进行缺陷分析,并基于检测目标设计了整体硬件方案,采用了8个工位的设计方法,对磁环倒角面、非倒角面、内圆满及外圆面进行检测。根据实验效果在不同的工位选择了平行平面光源、环形光源和穹顶光源,设计了各个工位的视觉选型方案。(2)研究了在图像处理过程中运用到的预处理方法,运用图像增强、滤波、图像分割和图像形态学处理对磁环原始图像进行预处理,提高了图像质量,便于磁环缺陷提取。(3)根据磁环的缺陷特征,提取了缺陷的灰度特征、纹理特征和形状特征,采用主成分分析的方法选择对缺陷特征贡献较高的特征向量,并用支持向量机的方法对磁环缺陷进行分类,最终实现了对掉块、杂质、裂纹和印记四种缺陷的分类,分类准确率达到95%以上。(4)设计了系统软件部分,软件部分包括相机图像采集、图像处理及缺陷识别、人机交互界面三个模块,最终实现了磁环表面缺陷检测系统的整体流程。本系统对磁环表面检测的效果已达到生产厂家要求的实时性要求和检测精度,缺陷分类的正确率达到95%以上,节省了劳动力,提高了生产效率。
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