基于机器视觉的复合绝缘子芯棒表面缺陷检测系统研究

【摘要】近年来，机器视觉检测技术在越来越多的领域得到应用，常用来进行质量检测和缺陷检测。然而对于复合绝缘子芯棒的表面缺陷检测，目前还没有成熟的技术和产品。当前，芯棒表面缺陷检测还使用传统的人工检测方式，严重影响了生产效率，迫切需要一种芯棒表面缺陷自动检测系统。面对该领域市场的客观需求，本课题分析了芯棒表面缺陷在线检测和本地检测的关键技术问题，提出了一种基于机器视觉的复合绝缘子芯棒表面缺陷检测方法，设计了芯棒表面缺陷的检测系统。运用机器视觉技术，对芯棒表面缺陷的图像采集、预处理、特征提取、缺陷判断及系统的软硬件实现进行了深入的研究。在图像采集阶段，分析了芯棒图像的采集方案，并通过实验确定了最佳采集方案，对芯棒图像进行采集。在图像预处理阶段，针对采集到的图像的噪声特点，结合后续特征提取的需求，研究了图像背景减除、尺寸归一化、去除噪点和不均匀光照的方法。在特征提取阶段，依据复合绝缘子芯棒缺陷的特点，将缺陷种类主观划分为四类。依据每一类缺陷的特点，选取了相应的特征并进行特征提取：对直线缺陷选用双阈值Hough变换提取直线特征；对斑点缺陷选用自适应阈值分割提取斑点特征；对大面积颜色变化缺陷选用全局统计特征和分块统计特征；对纹理变化缺陷选用多通道Gabor滤波器提取纹理特征。最终建立复合绝缘子芯棒图像的特征空间。并依据复合绝缘子芯棒的特点，对Hough变换进行了改进；依据多通道Gabor滤波器的特点，对纹理特征提取的预处理算法进行了改进。在缺陷判断阶段，采用两种方法检测缺陷：一是对特征进行了线性判断，二是运用支持向量机对样本图像进行有缺陷和无缺陷的两分类。在系统实现阶段，根据工业需求，设计了系统的架构，针对各模块选择了器件，完成了系统的软硬件实现。实验结果表明，本系统对复合绝缘子芯棒表面缺陷的在线检测和本地检测都具有良好的效果，满足了设计需求。
【作者】卢欣；
【导师】刘富；
【作者基本信息】吉林大学，系统工程，2014，硕士
【关键词】复合绝缘子芯棒；缺陷检测；图像处理；机器视觉；

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