子彈表面缺陷在線檢測關(guān)鍵技術(shù)的研究.pdf

1、近年來，機器視覺檢測技術(shù)在不少產(chǎn)品的質(zhì)量檢測、缺陷檢測方面有很多應(yīng)用，但是，小目標(biāo)產(chǎn)品、低對比度的成像及自動判別，如子彈表面缺陷的檢測，一直還沒有成熟的方法和產(chǎn)品。而在現(xiàn)代化的子彈加工生產(chǎn)中，軍工生產(chǎn)單位迫切需要一種子彈表面缺陷在線檢測系統(tǒng)。
　　面對該領(lǐng)域市場客觀需求，本課題基于機器視覺技術(shù)對子彈表面缺陷圖像的采集、原始圖像處理、特征提取判別進(jìn)行深入的研究。
　　首先分析了子彈表面缺陷在線檢測的關(guān)鍵技術(shù)問題，然后著重對檢測

2、原理做了深入研究，分模塊選擇器件并搭建了實驗平臺，并采集到初步原始圖像。
　　在圖像預(yù)處理階段，針對系統(tǒng)噪聲的去除幾種方法做了研究，然后針對子彈圖像對比度低問題，研究了低對比度圖像增強的方法，再后實驗對比幾種圖像分割方法，采用效果比較理想的改進(jìn)的自適應(yīng)二值化方法。
　　在特征提取和識別階段，分析了幾何特征、灰度特征、紋理特征和不變矩特征，根據(jù)這些特征實行了基本的缺陷判斷，并進(jìn)行了實驗數(shù)據(jù)分析，最后介紹了檢測軟件的設(shè)計和實現(xiàn)。

3、
　　本論文的工作重點是子彈表面缺陷在線檢測方案，以及針對子彈表面缺陷圖像的處理、特征提取判斷等核心算法研究及相應(yīng)軟件代碼的實現(xiàn)。
　　本文的特點在于：算法針對子彈表面特點基于Matlab驗證后移植C++實現(xiàn)的開發(fā)方式，相對依賴OpenCV庫等開發(fā)方式更加有針對性、代碼清晰、易于修改和復(fù)用；此外，本文提出的基于線陣CCD（Charge Coupled Device，電荷藕合元件）相機的子彈表面缺陷檢測，據(jù)目前我們所知，國內(nèi)還