基于機器視覺的汽車換熱器尺寸測量及外觀檢測系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、機器視覺在產(chǎn)品自動檢測上有著不可替代的作用，它具有檢測速度快、精度高、非接觸性等特點。本文在了解機器視覺的基本原理和查閱有關(guān)尺寸測量和缺陷檢測文獻的基礎(chǔ)上，完成了對汽車換熱器尺寸測量和表面缺陷檢測算法的設(shè)計，并搭建檢測平臺，開發(fā)了一套基于機器視覺的汽車換熱器檢測系統(tǒng)的軟件。
　　論文的主要內(nèi)容包括:
　　(1)完成了對汽車換熱器檢測系統(tǒng)上硬件的設(shè)計。根據(jù)檢測系統(tǒng)性能要求，對檢測系統(tǒng)的硬件進行了選型，具體包括光源、相機、鏡頭、

2、千兆網(wǎng)卡和工控機等，并在實驗室搭建了檢測平臺，采集了實際的換熱器圖像。
　　(2)針對實際測量的需要，研究了一些基于機器視覺的直線和圓檢測算法，確定了合理的尺寸測量算法，具體包括:Hough變換檢測直線和圓、基于點標定的圓檢測、小圓孔的檢測算法以及亞像素級的直線檢測（改進的拉格朗日插值法和高斯曲線擬合法）等，并分別采用計算機產(chǎn)生的標準直線圖像對亞像素級直線檢測算法和采用圓形工件圖像對基于點標定的圓擬合算法進行精度測試。最后運用相關(guān)

3、算法對采集到的汽車換熱器圖像上的直線、圓柱孔和小圓孔區(qū)域進行了測量。
　　(3)采用基于機器視覺的方法對汽車換熱器圖像中表面紋理區(qū)域的缺陷進行了檢測，主要研究了灰度共生矩陣法、直接閾值法和基于傅立葉變換濾波的閾值法?；叶裙采仃嚪ㄏ扔嬎銏D像的灰度共生陣的特征值，然后對得到的特征值分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器和規(guī)則分類器進行分類。閾值法在濾波后選用合適的閾值二值化，接著分別采用不同的結(jié)構(gòu)元素進行形態(tài)學開操作，最后采用面積閾值來劃分缺陷