基于图像处理技术的缺陷智能检测技术研究及应用

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随着计算机技术的飞速发展,计算机辅助评片已经成为射线检测领域重要的发展方向。目前,铝轮毂的射线检测评片主要是由人工完成的,其检测的效率比较低。本课题开发了一套铝轮毂缺陷的智能检测系统,该系统具有图像处理软件的基本功能,而且能够实现对有无缺陷、缺陷个数的检测;能够对缺陷的特征参数进行计算,并实现对缺陷级别的判定。首先根据检测的需要设计了一套硬件系统,该系统可以实现工业电视的功能。在软件部分设计了五大模块:图像采集模块,数据库模块,图像处理与分析模块,缺陷提取模块,缺陷特征分析模块。首先进行图像采集,采集到的图像可以直接存入数据库。数据库采用了SQL Server 2000和ADO接口技术进行设计。数据库具有存储量大,查找快速的特点。图像分析处理主要包括了:图像降噪,灰度变换,图像锐化,边缘检测等功能。对于图像存在的噪声,根据其特点,分别采用了多帧叠加平均法和中值滤波方法进行处理。并对中值滤波进行了改进,达到了比较好的效果;对于对比度不高的问题,采用线性变换、对数变换等方法,对图像进行了增强;对于模糊的图像,在分析其原因的基础上,采用了辅以阈值判断的梯度锐化。本文还在分析传统边缘提取算法的基础上,把一种基于SUSAN算子的边缘提取应用到轮毂图像中,取得了理想的效果。在缺陷提取部分,经过试验发现直接对轮毂图像进行分割得到的效果不理想。在分析其原因的基础上,提出了基于ROI的缺陷提取技术和基于形态学的提取技术。缺陷的检测主要是根据连通区域的特性,采用了一种标号处理的方法实现。在缺陷的特征提取部分,针对铝轮毂缺陷的特点选取了周长、面积、圆形度和重心四个参数作为缺陷的特征参数。还在参考相关铸件缺陷评判标准的基础上,给出了缺陷级别判定依据,使本系统能够完成对缺陷级别的判定。最后,把基于ROI的缺陷检测方法和基于形态学的缺陷检测方法进行了实现,并给出了二者的适用范围。
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