基于机器视觉的汽车密封条外观自动检测系统研究毕业论文
2020-04-11 17:57:03
摘 要
随着社会的发展,数字图像处理和人工智能等学科也在不断取得进步与重大突破,机器视觉在工业生产制造中的应用越来越多。随着社会的生产需要以及现代化的工业发展需求,汽车市场要求汽车密封条质量不断提高,由于企业生产的需求,传统的人工目视检测方式已经逐渐被淘汰,面对汽车密封条的市场客观需求,汽车密封条生产企业急需提高检测技术,实现产业生产线的效率最大化。
论文首先主要研究了基于机器视觉的汽车密封条表面缺陷检测原理和检测装置,分模块选择器件并设计出检测系统,通过采集硬件采集到汽车密封条的原始图像;其次综合利用机器视觉与图像处理的技术,提出了缺陷自动检测的算法:第一步是对采集到的图像进行预处理,利用滤波算法在消除噪声干扰的同时保护了缺陷边缘,然后采用边缘检测方法分割出缺陷区域;最后研究了缺陷的不同形态,介绍了汽车密封条三种主要的缺陷类型,选择缺陷的特征和提取参数,标记连通区域,完成了缺陷的判断。
研究结果表明基于机器视觉的汽车密封条表面缺陷检测技术可以大幅度提高检测效率,系统能够稳定地进行自动化检测工作,并得到较为精确的检测结果,提高了汽车密封条的出厂合格率,以达到用户对汽车密封条外观上的要求。
本文的特色主要是综合利用机器视觉与图像处理技术,对汽车密封条表面缺陷进行了自动检测,克服了人工检测效率低,工作时间不稳定等困难,对汽车密封条生产企业有一定的实用价值。
关键词:机器视觉;汽车密封条;表面缺陷;自动检测;图像处理
Abstract
Through the long-term development of the combination of digital image processing and artificial intelligence, the application of machine vision in the field of industrial inspection is increasing. With the production needs of the society and the demand for modern industrial development, the automotive market has required the quality of automotive seals to increase. Due to the demand for production, traditional manual visual inspection methods have gradually been eliminated, facing the objective market demand for automotive seals. , Automotive seal production companies urgently need to improve the detection technology to maximize the efficiency of the industrial production line.
The dissertation firstly studies the principle and detection device of surface defects of automobile sealing strips based on machine vision. It selects the components and builds up the detection system and collects the original images. Then, it comprehensively uses the techniques of machine vision and image processing to propose the defects automatically. Detection algorithm: The first step is to pre-process the acquired image, use the filtering algorithm to eliminate the noise interference while protecting the defect edge, and then use the edge detection method to segment the defect area; finally study the different forms of the defect, define Three major types of defects were selected, defect characteristics and extraction parameters were selected, connected areas were marked, and defects were judged.
The research results show that the machine vision-based surface defect detection technology for automotive sealing strips can greatly improve the detection efficiency, the system can carry out the automatic detection work, and obtain more accurate detection results, and improve the factory qualified rate of automotive sealing strips to achieve The user's requirements for the appearance of automotive seals.
The main features of this paper are the comprehensive use of machine vision and image processing technology to automatically detect the surface defects of automobile seals, overcome the difficulties of low manual detection efficiency and unstable working hours, and have certain practical value for automobile seal production enterprises. .
Keywords:machine vision; automotive seals; surface defects; automatic detection; image processing目 录
摘 要 1
Abstract 2
第1章 绪 论 1
1.1 课题研究背景 1
1.2 机器视觉概述 2
1.2.1 机器视觉技术 2
1.2.2 图像处理技术 4
1.3 课题研究现状 5
1.3.1 国外研究现状 5
1.3.2 国内研究现状 6
1.4 课题研究内容与目的 6
1.4.1 研究目的 6
1.4.2 研究内容 6
第2章 汽车密封条表面缺陷自动检测系统设计 8
2.1 系统设计 8
2.2 系统硬件设计 9
2.2.1 图像采集 9
2.2.2 照明 11
2.2.3 报警装置 12
2.3 系统软件平台 13
2.3.1 开发环境的选择 13
2.3.2 MVC结构设计 13
2.3.3 线程在本软件的应用 14
2.3.4 检测算法模块 15
2.4 本章小结 15
第3章 汽车密封条的图像处理 16
3.1 图像预处理 16
3.1.1 图像剪切 16
3.1.2 图像灰度化 17
3.1.3 图像滤波 18
3.1.4 图像分割 20
3.2 提取密封条图像及缺陷信息 21
3.2.1 边缘检测算法 21
3.2.2 三维缺陷处理方法 21
3.3 形态学处理 22
3.4 本章小结 23
第4章 汽车密封条表面缺陷的特征提取与检测 24
4.1 缺陷特征提取研究 24
4.1.1 汽车密封条的主要缺陷 24
4.1.2 表面缺陷特征选择 25
4.2 连通区域标记 25
4.2.1 连通类型 26
4.2.2 具有并查结构的逐行标记算法 26
4.3 缺陷判定 28
第5章 结 论 30
5.1 总结 30
5.2 展望 30
参考文献 32
致 谢 34
绪 论
课题研究背景
汽车密封条作为现代汽车必不可缺的零部件之一,它具有防尘、隔音、减震等多方面的作用,主要应用在车门、车身、天窗等部位。由于车内环境较小,需要与外部的环境区分,汽车密封条的作用就是维护和保持车内环境,从而对汽车使用者、汽车的装置和汽车内的物品起到重要的保护作用[1]。近年来,我国汽车产业的高速发展,使得汽车附属产品以及汽车零部件的生产产量也在不断增大,作为汽车必不可少的零部件之一,汽车密封条的市场也在不断扩大,截止到目前,我国橡胶企业生产汽车密封条的就有三十多家,其中独资、合资经营的企业占有三分之一,在汽车橡胶密封条的生产上,引进的国外先进技术生产线多达四十几条。近年来汽车密封条市场容量变化见表1.1。
表1.1 近年来我国汽车密封条市场容量
年份 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 |
汽车产量(万辆) | 1379.10 | 1826.50 | 1841.90 | 1927.20 | 2211.68 | 2372.29 | 2450.33 |
对汽车密封条的需求量(亿米) | 6.21 | 8.22 | 8.29 | 8.67 | 9.95 | 10.68 | 11.03 |
汽车密封条市场容量(亿元) | 62.1 | 82.2 | 82.9 | 86.7 | 99.5 | 106.8 | 110.3 |
从上表可以看出,近年来,随着人们消费水平的提高,整个汽车市场正在不断扩大,同时汽车密封条的市场容量也在不断的增长。
汽车密封条表面如果存在着缺陷,不仅会影响到汽车密封条外表的美观,同时也会让汽车密封条在使用时,其密封性,减震性等使用性能下降,更恶劣的甚至会影响到汽车的使用安全。所以,对汽车密封条的表面质量的检测十分具有必要性。随着现代化工业制造生产技术的不断提高,在许多工业企业中,采用的检测方法仍然是落后的人工检测方法,这使得企业的检测效率已经远远达不到生产效率的要求。人工检测的方法不仅落后,许多时候还会出现一定数量的漏检情况,对于需求汽车密封条的企业来说,如果这些企业在复检的时候,发现汽车密封条产品中出现质量无法达标的情况,他们可以对汽车密封条的供应方提出赔付或者整批退货的要求,这无疑会对汽车密封条生产企业带来巨大的经济损失。但如果企业采用的是机器视觉检测技术,就可以大幅度的避免这种问题的发生,机器视觉检测不仅可以检测到肉眼无法甄别的细小缺陷,还可以提高检测效率,使企业在保证产品质量的基础上提高产线生产率[2]。
经过社会长久的发展以及计算机水平的不断提高,机器视觉自动检测技术在许多自动化检测领域的应用也越来越广泛,使得人工检测逐渐遭到淘汰。在许多的工业生产制造过程中,检测效率和生产自动化程度是企业最为重视的部分,使用机器视觉自动检测技术可以极大地提高这两者的效率,从而逐渐避免人工检测方法检测效率低、检测精度不高等问题。机器视觉自动化检测系统利用现代化的图像采集设备(例如:相机,摄像头,X光线等)将企业需要检测的对象转换成系统所需的图像信号,然后通过一定的手段将采集到的图像信号传达到图像处理系统,从而完成对目标的检测工作。其中,图像处理系统采用的原理如下:根据图像所具有的的信息(如像素的亮度,灰度变化等),抽取系统所感兴趣的信息,经过一系列的处理,对这些信息进行判断,并得到我们所需的结果并进行反馈。这套检测系统综合了光学、图像处理、电子计算机等多方面的技术,随着这些技术的迅速发展,也促进了机器视觉技术迅速提高。机器视觉检测系统通常具有以下优点:
- 测量方式简便,不需要接触测量物件,对检测双方无法造成损伤,使得检测安全性得到了提高;
- 能长时间的进行工作,并且相对于人工检测,稳定性更高;
- 可以利用红外线等具有更宽光谱响应范围的光线进行检测。
因此,汽车密封条表面缺陷自动检测系统的研究可以提高汽车密封条企业的生产效率,提高汽车密封条企业的市场竞争力。
机器视觉概述
机器视觉技术
在人们的生活中,许多动物都是运用自己本身的视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官对外部世界进行感知,其中视觉器官占据着主要地位。人类获取的感知信息超过70%是通过视觉来实现的。视觉对生活环境信息的感知效率非常高,这不仅仅只是包括对光信号的感知,还包括对环境信息的获取、传输、处理、存储与理解的整个过程,视觉采集到的信息在传入大脑之后,由大脑根据本身自己所具备的数据对信息进行处理,然后进行判断与识别。
机器视觉系统就是利用摄像机、照相机等图像采集硬件来对外部环境进行测量然后通过计算机德等科学仪器进行识别和判断。摄像机等相当于眼睛,而计算机类似于人的大脑。但是,机器视觉系统可以应用于不适合人工作业或者人类视觉无法进行检测观察的高速大批量工业产品生产制造的流水线的一些场合。
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