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基于机器视觉的零件表面缺陷检测

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毕业论文范文题目：基于机器视觉的零件表面缺陷检测，论文范文关键词：基于机器视觉的零件表面缺陷检测
基于机器视觉的零件表面缺陷检测毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：零件缺陷检测是保证零件使用安全的重要手段。传统的检测由人工完成，工作量大，且易受到检测人员主观因素的影响，很难保证检测的效率与精度。用机器视觉检测方法可提高生产效率和生产的自动化生产程度。本文以常见的轴类零件和齿轮零件为研究对象，主要研究了图像背景的分割，零件表面缺陷的提取、缺陷的特征参数提取和分类识别。本文首先在详细分析零件图像特点的基础上，提出了双（此处忽略..）结构元素的形态学背景分割，将线形结构元素和圆盘形结构元素分别用于图像的开闭运算。该算法结合了线形结构元素和圆盘形结构元素各自的优点。理论分析和仿真实验证明，改进的算法能够较好的去除图像背景，并且保证了零件的清晰完整。提出了一种新的分割算法提取零件的表面缺陷，将小波变换理论应用到Otsu算法中。在用形态学的方法去除零件图像的背景之后，选择单层小波系数分解（本文此处忽略..）目标图像，再将分解后的图像进行低频重构，去除冗余信息和噪声；最后利用Otsu阈值分割对缺陷进行提取。实验证明，本文的算法优于经典的Otsu算法，具有分割精度高，抗噪性能强的优点。此外我们还对提取出的缺陷图像进行了后处理，应用形态学的方法对孔洞缺陷进行填充，提出了基于小波变换的Canny边缘检测算法，不仅消除了杂点的影响，还很好的检测出了缺陷的边缘。本文（文章此处忽略..）提出了缺陷特征参数的提取方法，设计了适合本文的BP神经网络分类器。首先提取了零件表面缺陷的23种纹理特征和几何特征，根据提取的特征参数提出了零件质量等级评定标准；为了减少计算复杂度，采用了主成分分析的方法将特征参数将进行降维，并建立了相应的特征参数库，以这些特征参数作为BP神经网络的输入，设计了单隐层结构的BP神经网络分类器；并且选用了905个测试样本对该识别器（文章此处忽略..）进行测试，结果识别率达到86.2%。最后，本文对缺陷检测系统进行了总体设计，重点对检测系统软件进行设计。整个软件系统包括图像输入模块、图像处理模块、缺陷后处理模块、缺陷分类和零件质量等级判定模块，并对每个模块所包含的子模块的功能进行了讨论。通过系统的总体设计，最终对零件进行了缺陷的分类和质量等级评定，实验表明，该系统具有良好的检测效果。

以上为本篇毕业论文范文基于机器视觉的零件表面缺陷检测的介绍部分。

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