基于機器視覺的焊件外觀缺陷檢測系統(tǒng)的設(shè)計.pdf

1、焊接構(gòu)件的外觀檢測作為焊接產(chǎn)品生產(chǎn)過程中重要的檢測步驟,已成衡量產(chǎn)品質(zhì)量高低的重要方法。對于焊件外觀評定過程而言,人工評定受主觀因素影響較大,易產(chǎn)生誤判信息,評定結(jié)果的準確性較低。隨著計算機、模式識別以及機械電子等技術(shù)的快速發(fā)展,使得基于機器視覺的智能化輔助檢測技術(shù)成為了可能。但由于經(jīng)過 CCD攝像機采集后的焊件外觀圖像存在著圖像信噪比和對比度都偏低的問題,使得對焊件外觀質(zhì)量進行自動化、智能化地檢測仍存著較多的困難。本文針對焊件外觀圖像

2、的采集、處理與識別等技術(shù)的應(yīng)用進行研究,實現(xiàn)了焊件外觀圖像中缺陷區(qū)域的提取與識別。
　　首先,根據(jù)焊接產(chǎn)品的生產(chǎn)環(huán)境,開發(fā)基于機器視覺識別的焊件外觀檢測系統(tǒng)的圖像采集裝置。通過設(shè)計 CCD攝像機的自動旋轉(zhuǎn)機構(gòu)及光源補償裝置,實現(xiàn)對焊接構(gòu)件外觀形貌的采集。同時,根據(jù)圖像識別的基本過程,將焊件外觀檢測系統(tǒng)分為焊件外觀圖像采集、圖像預處理、圖像分割提取、焊件表面缺陷識別以及信息數(shù)據(jù)維護等五個模塊。
　　其次,針對CCD采集到的焊件

3、外觀圖像的特點,將圖像預處理模塊分為圖像灰度化轉(zhuǎn)換、圖像復原、圖像降噪以及圖像增強等四個功能。其中,采用維納濾波法對物體在運動狀態(tài)下采集到的模糊圖像進行復原處理,以得到清晰的圖像。之后,采用圖像降噪及圖像增強等方法提高圖像的信噪比及對比度,為后續(xù)圖像的分割提供質(zhì)量良好的焊件外觀圖像。
　　進一步通過對焊件外觀圖像的分析,針對圖像中焊件表面形貌復雜等問題,采用基于核改進的模糊K均值法對焊件表面圖像進行區(qū)域的分割,通過引入核束縛系數(shù)β

4、和隸屬度調(diào)節(jié)系數(shù)λ,實現(xiàn)對 ROI區(qū)的精確分割。之后,采用區(qū)域標記法對分割圖像進行區(qū)域標記,并采用圖像剪影技術(shù),實現(xiàn)焊縫區(qū)與缺陷區(qū)的提取。此外,采用種子填充技術(shù)實現(xiàn)缺陷區(qū)域內(nèi)空洞的填充,以便提高缺陷區(qū)域特征參數(shù)計算的準確率。
　　最后,通過對相關(guān)缺陷識別標準的分析,歸納總結(jié)焊接構(gòu)件表面缺陷的特征參數(shù),結(jié)合考慮焊件加工工藝等因素,設(shè)計開發(fā)基于知識庫的專家系統(tǒng),實現(xiàn)對焊接構(gòu)件表面缺陷的自動識別。專家系統(tǒng)采用模糊推理的方式進行缺陷識別,