摘 要

本课题的研究基于工业现场的实际情况和客观实际需求，设计出了一套针对工件表面缺陷检测的平台。通过对实际生产线的环境进行调研，设计出符合要求的光源照明系统，再经过对获得图像进行分析，总结以往的传统的检测办法，参考了大量的文献，设计出了一套以动态阈值分割为创新点的针对性强，实时性高，稳定性强的检测算法。并且与传统的做法进行了比较，对算法的细节处进行改进，达到了最初目的和需求，所得结果对以后的工件表面缺陷检测具有重要的指导意义。

论文主要研究了实际工业生产线的光源照明系统，以此为基础，对传统的检测算法进行了改进，在传统全局阈值分割和局部阈值分割的基础上，基于自适应算法求最优解的设计理念，根据像素与像素的空间位置关系对图像的像素灰度值进行计算，使用了一种新的动态阈值分割算法。

关键词：机器视觉；阈值分割；缺陷检测；工件表面

Abstract

The research of this topic is based on the actual situation of the industrial site and the objective actual demand, designed a set of platforms for the surface defect detection of the workpiece. Through the investigation of the actual production line environment, a light source lighting system that meets the requirements was designed. After analyzing the acquired images, the traditional traditional detection methods were summarized. With reference to a large amount of literature, a set of dynamic thresholds was designed to segment the The innovations are highly targeted, real-time, and robust. And compared with the traditional practice, the details of the algorithm are improved to achieve the original purpose and requirements, and the results obtained have important guiding significance for the subsequent surface defect detection.

The paper mainly studies the light source lighting system of the actual industrial production line. Based on this, the traditional detection algorithm is improved. Based on the two-dimensional Otsu automatic threshold segmentation algorithm, the image pixel grayscale is used on the basis of the pixel-based spatial position relationship. Information, proposed a new dynamic threshold segmentation algorithm.

Key Words：Machine vision; Threshold segmentation; Defect detection; Workpiece surface

目 录

第1章 绪论 1

1.1 课题研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.3 课题主要研究内容和预期目标 3

第2章 机器视觉检测平台总体设计 4

2.1 检测平台组成 4

2.2 图像采集部分 4

2.3 图像处理部分 5

第3章 机器视觉成像系统的研究 8

3.1 常见照明光源类型 8

3.2 光源照明方式 9

3.3 照明方案的设计 10

第4章 缺陷检测算法的研究 13

4.1 常见工件表面缺陷 13

4.2 工件表面缺陷通用检测算法的设计 15

第5章 缺陷检测算法的实现 23

5.1 缺陷检测算法总体设计 23

5.2 缺陷检测算法的软件实现 24

5.3 缺陷标记及检测结果 30

第6章 测试结果及分析 31

6.1 工件表面缺陷检测算法的测试 31

6.2 实验分析 37

6.3 总结与改进 37

参考文献 38

致谢 40

第1章 绪论

1.1 课题研究背景及意义

在今天，使用电子类产品的消费者们都等待能够使用没有瑕疵的产品。有划痕、缺槽和点状缺陷的工件会在使用过程中带来严重的问题，造成非常恶劣的结果。在工业现场生产线上，人工检测必须保持高度的专注，当发现出现表面缺陷的时候需要迅速对工件表面的缺陷进行识别，将有缺陷的产品迅速挑选出来。但是，随着工业现场生产线的速度加快，工件表面的结构越来越复杂，所使用的材料越来越多样化，表面缺陷形成的原因也更多，与此同时，随着实际生产的精度需求，工件表面缺陷检测需要检测出更多更模糊细微的缺陷。综合以上考虑，人工检测已经不能高速发展的现代工业生产的需求，开发出使用机器进行工件表面缺陷检测的系统迫在眉睫。

时间进入现代，因为人们实际生产生活得的需求，计算机处理问题的速度越来越快。由于机器视觉检测技术发展尚浅，发展以及研究的空间很大，目前仍然存在很多的问题：首先通过摄像机采集的图像质量差并且容易受环境的影响。

实际的现场检测中有多种多样的表面缺陷，当下的传统做法是针对一种缺陷设计一套缺陷检测系统，当需要检测另外一种缺陷的时候，又需要重新设计一套系统再进行检测。但是通过对实际工业现场检测中出现的缺陷进行分析，对各种缺陷的检测过程进行研究可以发现，这些缺陷的特征尽管不一致，但是在设计算法进行处理的过程中还是有一些共同的地方，主要区别在于针对不同表面缺陷的待测图像采用了不同的滤波处理算法，核心的检测算法也不一样。本课题的研究工作重点在于要针对不同形状、不同表面结构和不同材料的工件进行实时的现场检测,这也就对本课题所设计的通用检测平台的检测算法和处理速度提出了较高的要求。所以,基于机器视觉的图像检测技术在这类通用的检测需求中的应用,依然是有许多问题需要解决。

综上所述，本课题经过研究决定将研究方向放在如何设计出通用的工件表面缺陷检测平台，从而保证大多数常见的典型缺陷可以被迅速准确的检测出来，进而达到在生产线的现场检测中完全替代人工检测的目的，与此同时，使用机器来替代人工检测，还可以减少工业成本的消耗，人力资源的不必要浪费等等额外的开支。本课题的研究工作和研究结果不仅适用于工件表面的缺陷检测中，还可以适用于别的需要进行表面质量检测的场合中，如衣服表面的检测，产品外包装表面的检测等等，所以本课题的研究在实际工业生产和生活应用中有很大的价值和很现实的意义。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

从二十世纪七十年代中期开始，国外的大学就开始在基于人工智能的基础上展开了对如何使用机器来完成人所做的事情的研究。其中最先开始的就是使用机器进行图像处理的课程，也就是我们现在熟知的机器视觉课程。麻省理工的知名教授B.K.P.Horn在学校的人工智能实验室首先开设了机器视觉课程，在开课的过程中，David Marr提出了视觉计算理论，这一理论为视觉研究形成统一的理论框架奠定了基础；从此开始，机器视觉技术在全球引起了研究热潮，逐渐在工业检测、航空航天、医疗诊断以及智能交通方面进入了实际应用阶段。

时间来到近代，基于机器视觉的各种相关技术进入了飞速发展的阶段，这与现代工业生产和实际生活中的需求高速增长是分不开的，目前机器视觉技术在欧美国家以及日本发展最快、最先进，在软、硬件产品的研发上投入了大量的人力、物力，使得机器视觉技术在各领域应用更加广泛。

20世纪90年代之后基于机器视觉的检测技术从激光扫描到CCD成像技术的转变。随着近几年的发展，作为新型理论的小波方法被应用到图像处理当中，Kumar在2001年提出采用小波包识别变形材料表面缺陷；Yu等人在2004年提出了一种新的表面缺陷检测的特征提取方法，该方法是对二维离散小波变换的系数进行提取来获得更多图像特征信息。Mery和Medina同年通过对中值滤波方法进行自适应的算法改进，对玻璃瓶的瓶口以及瓶颈进行缺陷检测，并能够很好的实现缺陷定位的功能。

通过对国外研究现状的调研我们可以知道，国外在工件检测技术这条路上起步早，发展快，而且已经应用到了很多的行业，这对我们是一种警示也是一种激励。学习国外的先进经验是必须的，同时坚持自主研发自主学习也是必不可少的。沿着国外研究学者的路可能会省事，但是最核心的部分还是掌握在外国人的手里，所以我们还是要坚定不移地进行自主的研发，走自主创新的道路，这样才能达到真正的强大。

1.2.2 国内研究现状

国内的机器视觉相关研究虽然开始的较晚，但是算法的研究进展较快，这与我国国内软件开发的环境向上有关，但是硬件的发展制约了我国机器视觉成像系统的发展。这将是我国国内相关专业的发展方向。伴随着国内经济水平的提升和工业水平的发展，工件的应用越来越广泛，重要性与日俱增，这也说明针对工件表面缺陷的检测技术将越来越重要。随着自动化水平的提高，越来越多技术人才和资本的涌入，国内的机器视觉检测技术将会发展的越来越好。

1.3 课题主要研究内容和预期目标

本课题主要的研究内容：研究常见工件表面的缺陷，并且针对实际工程问题，完成探测处理的前期研究，对常见的工件表面缺陷如凹槽，划痕，凸起等进行检测。其中的关键技术在于使用机器视觉的相关算法进行工件表面缺陷的预处理，空间域变换，缺陷特征提取，此外机器视觉成像系统中的光源照明方案的研究关乎着能否获取满足检测需求的待测工件图像，这也十分关键的技术。

本课题的主要预期目标有：针对常见的工件进行硬件系统的选型，设计出一套满足实际工程精度要求和工件尺寸的图像采集系统；针对工件表面缺陷的的特性，设计出照明方案，使得最后可以采集到具有高对比度的缺陷图像；下一步就是使用专门的软件，根据图像处理的知识和方法对缺陷所在区域进行提取，标记等一系列操作。

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