基于计算机视觉的微球缺陷检测及分类方法!.pdfVIP

第 卷第 期 强 激 光 与 粒 子 束 , 29 8 Vol.29 No.8 年 月 , 2017 8 HIGH POWERLASERANDPARTICLEBEAMS Au. 2017 g 基于计算机视觉的微球缺陷检测及分类方法* , 12 2 1 何小嵩 , 张占文 , 荣伟彬 ( , ; 1.哈尔滨工业大学 机器人技术与系统国家重点实验室 哈尔滨 150000 , ) 2.中国工程物理研究院 激光聚变研究中心 四川 绵阳 621900 : , 。 摘 要 惯性约束聚变试验中 对大批量的聚变靶球的表面质量进行检测和分类是一项重要的工作 传 , , 。 统的人工检测分类方法效率低 精度差 难以满足实际需要 提出了一种基于计算机视觉的缺陷检测及分类方 。 , , 法 该方法在获取待测微球的显微图像之后 通过设置兴趣区域提取圆内部的像素点 并以此绘制灰度直方 。 , 。 图 然后计算其累积分布函数 经归一化处理之后对分布函数进行分段线性拟合 最终根据拟合后的分布函 , , 、 数 提出均匀性和透光性两个参数用于定量表示微球的表面质量 很好地实现了光滑 粗糙和畸形三种类型的 。 , , 微球的分类 实验结果表明 该检测分类方法的准确率均在 以上 处理 分辨率的包含 个微 90% 1280×960 20 , , 。 球的图像平均只需 300ms准确高效 可扩展性强 : ; ; ; ; 关键词 计算机视觉 微球 缺陷检测 模式识别 分类器 中图分类号: 文献标志码: : / TP391.4 A doi10.11884HPLPB201729.170015 , , 在激光惯性约束聚变实验研究中 装载聚变燃料的空心靶丸 其表面缺陷