院级优秀毕业设计论文 - 图文

是一种较好的图像二值方法。但由于在密封圈表面图像上瑕疵相对于背景像素所占的比例非常小，所以OSTU在计算阈值的过程中，瑕疵元素影响很小。所以可以增添人工选出瑕疵区域的功能，使得算法应用在这个区域中，这样可以避免瑕疵比例小的问题。可以编程绘制灰度直方图，来描述图像中灰度值所对应的像素个数，其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标表示该灰度出现的像素个数，通过人工观察输入阈值的方法，来实现阈值分割图像的目的[8]。

2.3 哈弗圆检测法找圆

图 2.2为哈弗圆检测法找圆：

设圆上的坐标为(x,y)，圆心坐标为(PosX,PosY)，外圆半径为nMaxRadius，则根据圆方程可得：

(x?PosX)2?(y?PosY)2?nMaxRadius 公式 (2.4)

遍历二值图PimageBinary[Height?Width]上的点，假设每一个当前遍历点F(x,y)为圆心，则向外搜索满足如下圆方程的点：

Sin??nMaxRadius?y?iCos??nMaxRadius?x?j 公式 (2.5) Pimage[i?Width?j]?255可以想象得到哈弗圆检测法找圆是逐个对内存元素进行便利，所以运行的速度很慢，远远不能满足工业检测要求，所以我们要对哈弗圆检测法进行了优化[10]。

确定圆心位置后，便可以根据密封圈表面圆环的内外径，来提取出目标圆环，利用公式遍历PimageBinary[Height?Width]图像，将不满足的像素F(x,y)赋值为0，设圆环内径为edgeThick，公式如下：

(x?PosX)2?(y?PosY)2?(nMaxRadius?edgeThick)2(x?PosX)?(y?PosY)?nMaxRadius222 公式 (2.6)

可以得到密封圈目标圆环的二值化图像PimageSurface[Height?Width]。

黑白黑

图 2.2 哈弗圆检测法找圆

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我们知道密封圈表面在图像上的位置后，就可以对原灰度图进行更细致的分区域二值化，以便找到瑕疵位置。提取瑕疵的特征。 2.4 图像的细化

经过二值化后，瑕疵的图像信息基本从背景中分离出来，整个图像也变成为了二值图像。由于分割时采用了瑕疵亮度比背景暗的特征进行的，所以在这种情况下，如果有与瑕疵同样亮度的干扰物存在，就会把干扰图像也同样保留下来。因此，要通过瑕疵的线性特征把这样干扰图像清除掉，为下一步的瑕疵的分析打下良好基础。

为了实现这一目的，就要进行图像的细化运算[10]。所谓细化就是从原图中去掉部分点，但要保持原来的形状，即保持原图的骨架（如圆形的骨架为它的圆心，正方形的骨架为它的中心点，长方形的骨架为长方向的中轴线）根据这个特性，瑕疵经过细化将留下和瑕疵走向一致的曲线。之后对细化的图像进行滤波处理，这样非线性的细化点将会被清除。最后还原裂缝图像信息。运用数学形态学里的图像膨胀的算法对细化的图像进行处理，然后和细化前的图像的每个像素分别进行与操作（细化前的图背景为0，瑕疵为1），重复膨胀和与操作直到细化图像不再发生阈值的改变。此时便得到纯净度较高的瑕疵图像。 2.5 本章小结

本章主要介绍了当前国内外主要流行的图像处理的总体流程，以及几种经典的算法。并将这几种经典算法一一对应在本文工作当中。 第3章 视觉瑕疵检测系统设计 3.1 算法检测平台的搭建 3.1.1 密封圈检测平台

为了让相机捕捉到密封圈的图像，我们设计了如图 3.1 密封圈检测平台所示的检测平台，将密封圈放置在合适的光源正下方，将工业智能相机搭载光源正上方。用相机模拟数据传输线或者以太网接口将相机数据传送到嵌入式系统中。这样密封圈的图像就采集到图像识别系统中了，我们就可以在该嵌入式系统内对该图像进行算法识别，判断是否为合格产品。

经过反复的实验测试，我们发现密封圈在红色同轴光和红色环形光的照射下，利用相机采集到的图像中的瑕疵成像效果比较清晰。其中裂纹、暗纹等细瑕疵在红色同轴光下比较明显；模影等瑕疵在红色环形光下成像明显。所以我们就做了2套检测系统，其中一套用红色同轴光源，另一套用红色环形光源，接上相应的光源驱动后，就可以对密封圈分2次进行检测。

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图 3.1 密封圈检测平台

图像经过智能识别系统处理过后，会出现合格与次品的两种结果，利用PLC通信，对密封圈分类装置进行电信号的通信[11]。让其对密封圈进行筛选归类。在2套系统检测过程中，如果有其中任意一套出现不合格的情况，那么在与密封圈分类装置通信时，该产品便为不合格产品。

3.1.2 检测系统与检测平台的通信

检测系统的通信如图 3.2所示，系统采用4个IO通信口与检测平台建立联系。

IN1OUT1PLCIN2OUT2DSP

图 3.2 通信IO口示意图

1) 工件静止后,PLC给DSP拍照命令，out1高电平。

2) DSP处理完毕DSP首先发生结果信号，DSP输出到in2高电平，再发生确认处理完毕

信号，DSP输出到in1，OK为高电平，NG为低电平。

3) PLC接收到结果并不马上恢复给DSP，而是等到进料机械手到达右形成时，移位寄存

器记录并做30ms的延时后发生确认信号个DSP，确认信号发生的同时，要求DSP的确认信号同时有效。也就是DSP未收到PLC的确认信号之前要保持高电平状态，DSP收到PLC的确认信号后需要把确认信号置为低电平。 3.1.3 相机获取的图片信息

系统在收到PLC的拍照信号后，检测系统便会将当前要检测的密封圈图像从相机中利用传输线写入到系统内存[12]，如图 3.3 密封圈8比特BMP位图数据所示便是把从相机写入内存的数据以BMP8比特位图的形式保存出来的图像。

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图 3.3 密封圈8比特BMP位图数据

可以发现密封圈需要检测的表面是呈浅色圆环状的，在密封圈表面的左边有一道黑色的缝，这就是我们需要检测到的瑕疵。

信号采集模块TVP5146电源模块DSP处理芯片模块TMS320DM6437触摸屏模块图像输入结果输出触摸屏输入 图 3.4 DSP核心主板组成及联系

3.2 嵌入式图像处理器

嵌入式核心的图像处理器由信号采集模块、触摸屏模块、处理芯片模块以及电源模块几个主要部分构成。各部分模块的联系如图 3.4所示[13]。

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