基于机器视觉的高温氧化铝陶瓷辊棒缺陷识别技术研究沙翠翠

　　随着计算机技术的发展，机器视觉已成为无损检测技术中颇具生命力的一个分支，并开拓出无损检测技术崭新的应用领域。陶瓷材料有许多优良性能，然而它断裂韧性很低，生产工艺比较特殊，成批生产时质量不易控制，因此，研究耐高温陶瓷管缺陷识别技术非常有意义。按照模块化设计思想，借助于数字图像处理技术、机电一体化技术、无损检测及评价技术、计算机技术等，深入研究了基于机器视觉图像的实时处理算法，并在此基础上完成了耐高温陶瓷管缺陷识别的关键技术研究与系统实现。对实现产品的自动分选、提高生产效率、降低生产成本、减少劳动强度等具有很重要的意义。通过对耐高温陶瓷管特征和应用特点进行分析，阐述了耐高温陶瓷管缺陷识别原理，提出了耐高温陶瓷管缺陷识别系统的总体方案，重点研究了耐高温陶瓷管缺陷识别方法。采用中值滤波对图像平滑，改善了图像质量；通过对多种边缘检测算子进行实验比较，分析了各个边缘检测算子的优缺点，选择了适合于耐高温陶瓷管图像处理的边缘检测算子；最后用迭代式阈值分割法求出的最佳阈值对图像进行二值化，通过计算二值缺陷图像的面积和周长后，采用圆形度指标判断耐高温陶瓷管是否为合格品，实现正次品的分类。在利用数字图像处理技术研究和分析缺陷图像的过程中，借助于VisualC++6.0来开发检测系统软件，采用模块化编程方法，代码具有很好的可读性和可修改性，软件界面友好，运行稳定而且效率高。

　　用于制成各种零部件以取代传统材料，应用前景十分广阔，然而陶瓷的断裂韧性一般很低，是典型的脆性材料，成批生产时质量不易控制，特别是小口径、薄管壁线绕电阻器用耐高温陶瓷管的质量控制难度较大，因此，研究小件耐高温陶瓷管缺陷检测问题非常有意义。目前，相当一部分企业的线绕电阻器用小件耐高温陶瓷管表面缺陷检测仍然停留在人工肉眼检测水平，不仅检测效率低，劳动强度大，而且产品质量受诸多人为因素的影响，漏检率较高。因此，提出了利用机器视觉技术对小件耐高温陶瓷管表面缺陷进行检测的方法，并借助于计算机技术、机电一体化技术、机器视觉技术等开发了一个自动检测系统，从而实现了对耐高温陶瓷管的自动检测和分选。该系统由五个部分组成，包括自动送料及分选机构、计算机、光源、图像采集与处理部分、自动控制部分。其中图像采集系统是由CCD摄像机和图像采集卡组成。检测的基本原理是在背景光源的照射下，表面质量合格的耐高温陶瓷管呈现白色，存在缺陷的部分由于光线的漫反射呈现较小的灰度值，根据图像判定耐高温陶瓷管是否合格。检测时，首先小件耐高温陶瓷管在滑道上滚动，在计算机的控制下CCD摄像机拍摄耐高温陶瓷管的图像并存储，其次进行图像预处理、图像分割、特征提取与分类，最后由分选装置自动剔除次品。以外径为8mm内径为6mm的白色半透明状功率型线绕电阻器用耐高温陶瓷管为例，借助于开发的自动检测系统，对小件耐高温陶瓷管缺陷检测进行了验证，实践表明该方法简单可行，检测效率高，性能可靠，自动化程度高。

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