基于机器视觉的冲裁断面质量检测

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随着工业技术的不断发展和进步,工业时代正在从3.0的电子和信息技术系统时代步入工业4.0信息物理系统时代。冲压作为工业生产的核心成形方式已经步入全自动冲压生产的时期,占世界钢产的60%-70%的板材、管材及其他型材有很大一部分是经过冲压成形。冲裁是冲压成形中最常见的成形工艺。随着冲压生产率的提高,冲裁产品质量检测难度不断的增大,其中对于冲裁件的断面质量检测就是其中的一个重点和难点。当前对冲裁断面的质量检测技术还远远没有达到自动化水平,依然采用人工检测,通过千分尺等测量工具来检测断面质量,这种方式不但检测速度慢,且检测的准确性受到人的主观因素等不确定因素的影响,已经不符合当前的工业生产发展形势。近几年,基于机器视觉的产品检测技术以其高效率、高可靠和低成本的优点得到飞速的发展。因此,将机器视觉技术应用到国内的产品质量检测上是未来检测领域的研究和发展方向。本文将研究如何通过机器视觉技术实现冲裁断面的质量检测,并基于NI LabVIEW图像处理平台设计并开发基于机器视觉的冲裁断面质量检测系统,解决了冲裁断面面临的检测难题。本文的主要研究内容包括以下几个方面:1、为了便于判断冲裁断面的质量是否合格,本文研究了冲裁断面质量的检测要求,制定了普遍适用的冲裁断面质量检测标准,检测结果信息与标准一一对应,对比结果与标准的要求判断断面质量是否合格。2、为了采集高质量的断面检测图像,本文分析断面质量的检测需求,构建适用于冲裁断面质量检测的图像硬件采集系统,并根据采集需要选定CMOS工业相机、理光工业镜头和条形LED光源等硬件设备,实现了硬件平台的搭建。3、本文提出基于边缘特征提取的冲裁断面质量检测算法,采用多结构多尺度形态学边缘检测算法实现断面边缘的提取,然后把提取的边缘图像二值化,最后通过均布探测线得到边缘测量点,计算断面相关特征值并与标准对比实现断面质量的判定。4、本文提出基于灰度图像匹配的冲裁断面质量检测算法,联合小波变换和去均值归一化相关法实现图像的快速匹配,通过限定匹配子图与模板图的相似度完成断面质量的判定。5、为了实现断面质量检测算法,结合当前机器视觉图像处理算法的发展现状,采用NI LabVIEW作为软件系统开发平台,结合NI Vision和Matlab函数库研究断面检测算法的实现。6、为了实现冲裁断面质量检测的正常运行,本文基于NI LabVIEW实现机器视觉冲裁断面质量检测系统平台的开发,实现图像的采集、处理和检测结果的保存,并通过实例验证了系统的实用性、稳定性和可靠性。
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