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1、基于机器视觉的注塑制品缺陷检测系统研究 东北大学本科毕业设计（论文） 毕业设计（论文）任务 书 I 东北大学本科毕业设计（论文）摘要 II 基于机器视觉的注塑制品缺陷检测系统研究 摘要 随着计算机和机器视觉技术的不断发展，基于机器视觉的产品检测技术正逐渐成 为研究的热点。基于机器视觉的产品检测技术是指以机器视觉为手段获取被测物体图 像，并将其与己知的标准进行比较，从而确定被测物体的质量状况的过程，它具有非 接触、速度快、柔性好等突出优点，相比于传统检测技术具有更为广阔的应用前景。 基于此，本文依托东北大学流程工业综合自动化重点实验室基金项目，针对机器视觉 技术在注塑制品缺陷检测中的应用展开研究
2、。 在调研注塑生产过程、查阅大量文献的基础上，本文完成了基于机器视觉的注塑 制品质量检测系统的软硬件设计，并针对产品图像采集和处理过程中遇到的问题提出 了相应的解决方案。 针对所获取的图像存在背景、噪声等干扰信息，不适于直接进行缺陷检测的问题， 本文研究了相关的图像处理算法。对于产品图像存在背景干扰的情况，提出一种阈值 分割与差影相结合的方法，实现背景的完全消除；针对传统线性滤波以及中值滤波方 法中存在的不足，提出一种新的滤波方法，该方法不仅增强了背景分割算法对于外界 环境变化的适应能力，而且提高了算法的实用性。 在完成图像处理之后，本文针对注塑制品常见形状以及纹理缺陷的特征提取进行 了研究。
3、一方面根据系统对检测速度的要求，提出一种快速预检测和缺陷细节信息分 析识别相结合的检测思路，在保证缺陷信息完整的情况下，提高检测速度；另一方面 针对传统方法在纹理特征提取中存在的分类效率低下等问题，提出一种新的特征组合 方法，该方法有效降低了特征向量的维数，在保证识别准确率的情况下，提高分类效 率。 最后，本文根据注塑产品多缺陷种类并存的特点设计了基于多分类支持向量机的 特征分类方法。综合应用上述方法，实现了基于机器视觉的注塑制品缺陷检测系统的 雏形，获得了较高的检测正确率，较好的满足了注塑制品检测的要求。 关键词：机器视觉；注塑制品；图像处理；特征提取；多分类支持向量机 东北大学本科毕业设计
4、（论文）Abstract III Research on Injection Product Defects Detection System Based on Machine Vision Abstract The technique of product inspection based on machine vision has been propelled by the development of computer science and machine vision in most recent years, and it seizes more and more research
5、ers attention. By snatching the images of the produce and comparing them with standard one, machine vision based inspection can give a real-time evaluation on the quality of the product without contiguity. For these merits, this study focuses on the defects detection of injection molding machine (IM
6、M) product based on machine vision. This research is sponsored by NEU key laboratory of process industry automation fund. Firstly, by researching the process of injection production and analyzing relative literatures, this thesis finishes the hardware and software design of defects detection system
7、and solves the problems in capturing and processing images. The background and noise in the captured image makes the defect detection much harder. A method combining threshold and image subtraction is proposed to segment the background from the object image entirely. To filtering the noise and enhan
8、ce the robustness of the segmentation method, a new filter algorithm is presented which provides a better result than the traditional methods. The research on defect detection feature extraction consists of two parts. For detecting shape defects, a rapid-inspecting method is proposed under the condi
9、tion that the defects information is reserved entirely. For detecting texture defects, by regroup the texture feature vectors, a new method is presented to enhance the efficiency of classification. At last, a multi-class classification support vector is designed for the multi-class defects detection
10、. The basic structure of IMM products defect detection system based on machine vision is completed by using methods proposed above. The test results show that this system demonstrate a high detecting precision. Keywords：Machine Vision; Injection Product; Image Processing; Feature Extraction; Multi-c
11、lass Classification Support Vector Machine 东北大学本科毕业设计（论文）目录 IV 目录 毕业设计（论文）任务书毕业设计（论文）任务书.I 摘要摘要II ABSTRACT.III 第一章第一章 绪论绪论.1 1.1 机器视觉检测技术概述1 1.2 机器视觉检测的研究概况2 1.3 机器视觉检测技术的应用3 1.4 课题背景及本文主要工作5 第二章第二章 系统的设计与实现系统的设计与实现.7 2.1 系统总体结构7 2.2 硬件系统的设计与实现7 2.2.1 硬件系统设计.8 2.2.2 系统关键设备选型.8 2.2.3 硬件系统的实现.10 2.3 软
12、件系统的设计与实现11 2.3.1 软件系统基本框架.11 2.3.2 图像的采集与显示模块.12 2.3.3 系统通讯模块.15 2.3.4 辅助功能模块.16 2.4 本章小结17 第三章第三章 注塑制品图像处理注塑制品图像处理.19 3.1 注塑制品图像处理总述19 3.2 注塑制品图像背景分割19 3.2.1 传统背景分割方法.20 3.2.2 传统方法在注塑制品背景分割中的应用分析.21 3.2.3 注塑制品背景分割方法设计.23 3.3 注塑制品图像滤波24 3.3.1 传统滤波方法.25 东北大学本科毕业设计（论文）目录 V 3.3.2 传统滤波方法应用效果分析.27 3.3.3
13、 注塑制品图像滤波方法设计.27 3.4 本章小结29 第四章第四章 结束语结束语.30 参考文献参考文献.32 致谢致谢.34 东北大学本科毕业设计（论文）第一章 绪 论 1 第一章 绪论 1.1 机器视觉检测技术概述 机器视觉是研究用相机和计算机来模仿人的眼睛和大脑完成对目标的识别、跟踪 和测量等任务的科学1。通俗地说，就是用机器代替人眼来做测量和判断2。它的工作 过程大致为：首先，使用相机将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理 系统，图像系统对这图像中包含的信息进行处理和计算；然后计算机根据处理的结果 做出判断或决策；最后将控制信号传送给执行机构。机器视觉的特点是自动化、客观、
14、 非接触和高精度，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度， 以及工业现场环境下的可靠性。 机器视觉实际上是数字视觉技术与工业制造技术的结合的综合性技术，主要包括 数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，光学成像技术、传 感器技术、模拟与数字视频技术，计算机软硬技术，人机接口技术等。这些技术在机 器视觉中是并列关系，这些技术相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用 系统。 将机器视觉应用到制造业的检测领域中，用机器视觉系统确定产品相对于一组标 准要求的偏差的过程通常称为机器视觉检测3。它特指机器视觉在工业检测方面的应用， 是机器视觉应用和研究领域中的一
15、个重要分支。 机器视觉检测是一种适合现代制造技术发展的检测方式。它与传统的检测方法相 比，有着如下的优势：首先，机器视觉可以实现非接触在线检测，完成对生产线上的 零件进行 100%的检测，满足自动化制造系统中的工序间检测和过程检测的要求；其次， 机器视觉检测是通过计算机或者数字信号处理器中的程序对图像信息进行处理而得到 的测量结果，因此机器视觉检测具有一定的智能和柔性，适于现代企业的柔性生产方 式；再次，只要选用足够高精度的镜头和图像传感器，机器视觉检测技术可以达到较 高的检测精度；最后，机器视觉易于实现信息的集成和管理，为实现计一算机集成制 造技术提供必要的支持。并且机器视觉检测与传统的人工
16、检测相比效率更高，检测结 果更加准确可靠。由于机器视觉检测不会受到操作者的疲劳度、责任心和经验等因素 的影响，在一些不适合人工作业的危险场合，人工视觉难以满足要求的场合和带有高 度重复性、智能性并且靠人的眼睛无法连续稳定地进行产品检测的场合，机器视觉可 以发挥它自身的优势来高效、高质量的完成检测任务。 东北大学本科毕业设计（论文）第一章 绪 论 2 机器视觉检测是与先进制造工艺与现代制造生产模式相适应的智能化、自动化、 柔性的检测手段。在国外己经将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量 控制等领域。在中国，这种应用也在逐渐被认知，对于机器视觉的需求将越来越广泛。 1.2 机器视觉检测的研究概况 机器视觉技术是在 20 世纪 50 年代从统计模式识别兴起的，但由于机器视觉系统 的复杂性，当时的研究工作主要集中在对二维图像的分析、识别和理解上，如光学字 符识别、工件表面、显微图片和航空照片的分析解释等。 60 年代中期，R. Robert 开创性的三维景物分析研究成为机器视觉的起源，他运用 数字图像研
