基于機(jī)器視覺(jué)的玻璃質(zhì)量在線檢測(cè)系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著國(guó)際國(guó)內(nèi)市場(chǎng)對(duì)玻璃產(chǎn)品需求的迅速增長(zhǎng)，促使玻璃生產(chǎn)無(wú)論從質(zhì)量、品種，還是生產(chǎn)工藝都發(fā)生了變化。特別是現(xiàn)代生產(chǎn)技術(shù)的不斷發(fā)展，高端產(chǎn)品對(duì)玻璃原板質(zhì)量要求越來(lái)越 高，因此全面保證玻璃質(zhì)量，提高其等級(jí)就顯得尤其重要。目前，國(guó)內(nèi)玻璃質(zhì)量在線檢測(cè)主要采用人工檢測(cè)的方法，人工在線檢測(cè)不僅工作量大而且效率低、自動(dòng)化水平低。針對(duì)這一問(wèn)題，本文根據(jù)視覺(jué)技術(shù)的理論及圖像處理技術(shù)，通過(guò)對(duì)玻璃質(zhì)量在線檢測(cè)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的分析與研究，研究開(kāi)發(fā)了基于機(jī)器視覺(jué)的玻

2、璃質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)。
　　 通過(guò)對(duì)視覺(jué)技術(shù)基本原理的分析，結(jié)合玻璃生產(chǎn)實(shí)際環(huán)境和應(yīng)用特點(diǎn)，給出了玻璃質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的總體方案，分析了玻璃質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的基本原理。構(gòu)建了系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)，討論了硬件系統(tǒng)的主要構(gòu)成，研究了軟件系統(tǒng)的算法，提出了系統(tǒng)的主要技術(shù)指標(biāo)。
　　 根據(jù)玻璃的應(yīng)用特點(diǎn)，開(kāi)發(fā)了玻璃圖像獲取系統(tǒng)；通過(guò)對(duì)所獲得的玻璃缺陷原圖進(jìn)行對(duì)比分析，得出了影響玻璃缺陷圖像質(zhì)量的主要因素。為了減少外界環(huán)境對(duì)圖像質(zhì)量的影響，

3、系統(tǒng)采用線性變換、灰度直方圖、濾波去噪等圖像點(diǎn)運(yùn)算處理技術(shù)，得到增強(qiáng)的灰度玻璃缺陷圖像，為后續(xù)圖像處理提供了“干凈”的圖像奠定了基礎(chǔ)。
　　 分析了運(yùn)動(dòng)模糊圖像消失技術(shù)，采用了一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)的濾波處理方法，提高了運(yùn)動(dòng)圖像的清晰度，并將所獲得圖像與模板圖像進(jìn)行差影運(yùn)算，得到了玻璃缺陷特征。結(jié)合玻璃缺陷的本身特點(diǎn)，通過(guò)對(duì)各閾值分割算法進(jìn)行分析，提出了一種自適應(yīng)閾值算法。系統(tǒng)采用數(shù)學(xué)形態(tài)中的開(kāi)閉運(yùn)算消除了圖像進(jìn)行二值化處理時(shí)噪聲對(duì)圖

4、像的影響。通過(guò)對(duì)各種經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行對(duì)比分析，給出了基于Canny算子的玻璃缺陷邊緣檢測(cè)方法，并提取到玻璃缺陷邊緣特征。通過(guò)對(duì)特征圖像進(jìn)行插值計(jì)算，得到亞像素級(jí)的缺陷圖像，并將所得到缺陷圖像的特征參數(shù)組成矢量，為玻璃缺陷模式識(shí)別提供特征信息。
　　 根據(jù)玻璃缺陷的特征，通過(guò)分析傳統(tǒng)的BP算法的優(yōu)缺點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于神經(jīng)網(wǎng)分類器，提出了一種改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別算法，并將改進(jìn)后的算法應(yīng)用于玻璃缺陷分類和字符識(shí)別中。經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明，與傳