【摘 要】
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高反光金属表面精度高,反光特性强,导致表面各类特征淹没在强光之中,造成高亮金属的表面缺陷检测难度高。现有的机器视觉表面缺陷检测技术不能有效的对强光污染下的金属表面进行缺陷检测、特征提取等操作。本文探索一种强噪声影响下微弱图像信号获取的新方法:通过增强输入光强实现对光学系统的噪声进行增强,使得像面上非目标成像的辐射能量(鬼像)也得到增强,提取高信噪比的鬼像代替主像,从而消除图像上因金属表面高反射特性
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高反光金属表面精度高,反光特性强,导致表面各类特征淹没在强光之中,造成高亮金属的表面缺陷检测难度高。现有的机器视觉表面缺陷检测技术不能有效的对强光污染下的金属表面进行缺陷检测、特征提取等操作。本文探索一种强噪声影响下微弱图像信号获取的新方法:通过增强输入光强实现对光学系统的噪声进行增强,使得像面上非目标成像的辐射能量(鬼像)也得到增强,提取高信噪比的鬼像代替主像,从而消除图像上因金属表面高反射特性带来的强光污染。然后将此方法用于翅片蒸发器脊面卡槽缺、漏、错问题的检测,结合数字图像处理算法,搭建了缺陷检测系统。通过实验,验证了该方法的准确性和可靠性,能够有效消除蒸发器表面强光噪声的影响,实现对蒸发器脊面卡槽特征的识别。论文首先对杂散光和鬼像成像原理做了相应的分析,并对低阶鬼像形成的位置进行了计算,分析了入射角度、光学介质和曲率半径对鬼像的影响。仿真分析部分主要针对传统的工业CCD摄像头获取鬼像不够清晰的弊端,利用Zemax软件,从镜头结构、入射角度、曲率半径、镜面材质等方面对摄像头镜头进行优化,并计算出优化后的照度图、能量图等,便于直观的分析优化结果。其次系统的搭建,本系统分为软件部分和硬件部分,硬件部分根据检测系统的需求以及性能指标要求,设计硬件功能结构,选定系统所需硬件及其型号。软件系统是基于Microsoft Visual Studio 2017平台的Qt插件开发的,开发语言为C++。最后,针对鬼像像质特性,选取简洁高效的算法,主要包括图像增强和特征识别算法。利用基于局部特征的Retinex图像增强算法,对预处理后的图像进行像质增强,降低图像噪声、提高后续处理流程的速度和准确度。特征识别部分,首先利用图像分割算法分离出特征区域,然后利用像素值来对缺陷区域面积进行定量化,针对完好、缺陷特征的像素值的区别,利用概率统计的方法设定划分阈值,便于机器识别和决策,识别缺陷产品。并通过实验证明本文算法可有效实现高亮金属翅片蒸发器脊面缺陷的在线检测。图[55]表[5]参[81]
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