基于圖像處理技術(shù)的光柵碼道缺陷檢測.pdf

1、近年來，隨著測控技術(shù)的迅速發(fā)展，光電編碼器作為一種集光、機、電技術(shù)于一體的角位移以及直線位移傳感器，以其分辨率高、測量精度高、壽命長、可靠性好、測量范圍廣、體積小等特點，在數(shù)控機床、伺服電機、電梯、航天航空等領(lǐng)域扮演著愈發(fā)重要的角色。光柵作為光電編碼器的檢測元件，其質(zhì)量的好壞直接影響到編碼器的測量精度和使用性能。由于光柵碼盤制造工藝的限制，其碼道往往會產(chǎn)生星點、鉻點、毛刺、斷線等缺陷。目前，光柵碼道缺陷的檢測方式主要以人工檢測為主，其主

2、觀性強、勞動強度大、成本高，難以在精度、效率及自動化程度等方面滿足檢測要求。因此，本課題基于數(shù)字圖像處理技術(shù)，開發(fā)了光柵碼道缺陷檢測系統(tǒng)，為實現(xiàn)光柵碼道缺陷的自動化檢測奠定了基礎(chǔ)。
　　首先，根據(jù)光柵碼道缺陷檢測的檢測原理和技術(shù)要求，分析了光柵碼道缺陷檢測的關(guān)鍵技術(shù)，搭建了系統(tǒng)的硬件平臺，完成了工業(yè)相機、鏡頭、電動二維平移臺的優(yōu)選；設(shè)計了適合的光源組合以及光柵夾具，對不同的圖像采集方式進行實驗研究，獲取高質(zhì)量的光柵碼道圖像。

3、>　　然后，基于數(shù)字圖像處理技術(shù)，根據(jù)光柵碼道圖像的特點，設(shè)計了光柵碼道缺陷檢測圖像處理算法。研究了圖像去噪、對比度增強、運動模糊圖像復(fù)原等圖像預(yù)處理算法。分析了傳統(tǒng)的圖像分割算法，如閾值分割、邊緣檢測等，采用一種特殊的邊緣重繪算法分割光柵碼道缺陷，并抽取目標缺陷區(qū)域的周長、面積、長短徑及圓度等幾何特征進行參數(shù)測量，提取缺陷特征，識別多種光柵碼道缺陷。
　　最后，基于VC++平臺和OpenCV計算機視覺庫，開發(fā)了光柵碼道缺陷檢測系