劃痕圖像檢測技術研究與應用.pdf

1、工業(yè)產品加工生產過程中，在原材料生產或后續(xù)的加工過程中由于工藝及操作不當?shù)戎T多原因，產品的表面會產生不平、劃痕等缺陷，這些缺陷不僅影響產品的外觀，還會給產品的質量帶來問題。產品表面缺陷的檢測越來越受到生產廠家的重視。我國是羽毛球的生產大國，生產羽毛球的主要原料是羽毛片，羽毛片上的缺陷將直接影響羽毛球的外觀和質量。其中，羽毛球的耐打性是衡量羽毛球品質的關鍵因素之一，而羽毛片中羽毛桿上的劃痕缺陷是影響羽毛球耐打性的重要因素。目前對羽毛桿上劃

2、痕缺陷的檢測主要靠人工。為此，本文以提桿后的羽毛桿圖像為對象，利用圖像處理技術實現(xiàn)對羽毛桿上劃痕缺陷的自動檢測，具有重要的實際意義和經濟效益。
　　 本文以羽毛片圖像自動采集平臺為基礎，研究了采集羽毛片圖像時的光照情況和羽毛桿的光照數(shù)學模型，并研究了針對羽毛桿光照不均的圖像增強方法和基于小波—同態(tài)濾波羽毛桿圖像增強的羽毛桿劃痕檢測方法。主要的研究成果和創(chuàng)新點歸納如下:
　　 1、對采集羽毛正光圖像和側光圖像時的光場進行了

3、分析，研究了羽毛桿正光圖像和側光圖像的亮度曲線，建立了羽毛桿正光圖像和側光圖像的數(shù)學光照模型，并根據(jù)所建立的光照模型，提出了羽毛桿正光、側光圖像的亮度補償方法和公式。
　　 2、總結分析了常用的光照不均勻圖像增強方法，并將常用的光照不均勻圖像增強方法用于增強羽毛桿圖像，比較分析了常用方法的增強效果;提出了適用于羽毛桿的小波—同態(tài)濾波增強方法，并取得了較好的增強效果，得到了亮度均勻，動態(tài)范圍小的羽毛桿圖像。
　　 3、對增

4、強后的羽毛桿的灰度值進行了統(tǒng)計學上的分析，提出了基于統(tǒng)計學的羽毛桿劃痕檢測方法;采用改進后OTSU算法對羽毛桿圖像進行閾值分割，提出了適用于羽毛桿二值圖劃痕提取的自適應形態(tài)濾波算法，并在此基礎上提出了基于圖像分割的羽毛桿劃痕檢測方法。
　　 4、為了提高羽毛桿劃痕檢測的正確率，降低誤判率，結合圖像融合的原理和方法，分析了羽毛桿劃痕檢測融合的必要性，提出了決策級融合的羽毛桿劃痕檢測、判別方法，提高了劃痕檢測的正確率，降低誤判率。<