基于LabVIEW的竹片缺陷檢測研究與實現.pdf

1、隨著數字圖像處理技術的發(fā)展，計算機視覺的缺陷檢測技術成為了當今的熱點問題。本文主要采用數字圖像處理的理論研究了竹片圖像的缺陷檢測方法，分析了四種常用的缺陷檢測算法，在此基礎上提出了基于LabVIEW與Matlab混合編程的一種竹片圖像的缺陷檢測新方法。
　　本文首先通過掃描法和最小外接矩形法對傾斜的圖像進行旋轉平移和目標匹配定位，建立直角坐標系，進一步完成了圖像數字化處理，然后進行彩色圖像灰度化、二值化及圖像特征提取等操作。在上述

2、預處理的基礎上，運用輪廓檢測法檢測輪廓缺陷，采用圖像的差影法和灰度相關性算法檢測竹片圖像的紋理缺陷，進一步采用灰度值統(tǒng)計法對紋理缺陷進行精度檢測。并更深層次的采用Matlab對竹片目標區(qū)域的灰度值精確提取，進行灰度值統(tǒng)計分析，將閾值和灰度值的標準差比較，判斷竹片的合格性。將上述幾種方法進行組合檢測輪廓缺陷和紋理缺陷等主要竹片缺陷。
　　然后，進行了輪廓缺陷和紋理缺陷檢測相關實驗，特別是基于灰度值統(tǒng)計分析的紋理缺陷檢測算法。在Lab

3、VIEW平臺上結合Matlab腳本對竹片圖像的缺陷檢測算法進行了編程，這種混合編程對目標的定位和灰度值的統(tǒng)計比較準確，克服了光照不均和定位不準等難點。本文結合竹片輪廓缺陷、紋理斑點缺陷和灰度值統(tǒng)計分析方法的程序模塊，實現了竹片缺陷的檢測。
　　最后，在LabVIEW平臺上，完成了竹片圖像缺陷檢測法的程序設計，并采集了1000張竹片圖像樣本，分別對缺陷竹片進行人工篩選和程序篩選。實驗結果表明，結合Matlab混合編程的算法，竹片檢出