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编号
本科生毕业设计
基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计
Surfacedefectdetectionsystemdesignbasedon
machinevision
学生姓名
专业电子信息工程
学号
指导教师
学院电子信息工程学院
二〇一三年六月
word格式版本
毕业设计(论文)原创承诺书
1.本人承诺:所呈交的毕业设计(论文)《基于机器视觉的表
面缺陷检测系统设计》,是认真学习理解学校的《理工大学本科毕业
设计(论文)工作条例》后,在教师的指导下,保质保量独立地完成
了任务书中规定容,不弄虚作假,不抄袭别人的工作容。
2.本人在毕业设计(论文)中引用他人的观点和研究成果,均
在文中加以注释或以参考文献形式列出,对本文的研究工作做出重要
贡献的个人和集体均已在文中注明。
3.在毕业设计(论文)中对侵犯任何方面知识产权的行为,由
本人承担相应的法律责任。
4.本人完全了解学校关于保存、使用毕业设计(论文)的规定,
即:按照学校要求提交论文和相关材料的印刷本和电子版本;同意学
校保留毕业设计(论文)的复印件和电子版本,允许被查阅和借阅;
学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存毕业设计(论文),可
以公布其中的全部或部分容。
以上承诺的法律结果将完全由本人承担!
作者签名:年月日
word格式版本
中文摘要
为了不断提高产品质量和生产效率,金属工件表面缺陷在线自动检测技术在
生产过程中显得日益重要。针对金属工件表面的多种缺陷,本文设计了一套基于
机器视觉能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。
该系统采用面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分,提高了检测系统的
速度并降低了对CCD的性能要求,使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线
检测;采用自动选取图像分割阈值,根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提
取出来并扫描工件图像中的信息,实现了系统的自动测量;根据扫描得到的工件
信息去除掉工件边缘的光圈,利用自动选取的阈值对金属工件表面的图像进行二
值化分割,从而实现各种缺陷的自动提取及识别。
关键词:机器视觉表面缺陷CCD图像处理缺陷检测
word格式版本
Abstract
Inordertocontinuallypromotethequalityofproductandefficiency
ofproduction,theon-lineautomaticinspectiontechnologyofsurface
defectofmetalworkpiecehasbecomemoreandmoreimportantintheprocess
ofproduction.Thispaperdesignsanautomaticsystembasedonmachine
vision,whichcaninspectsurfacedefectofmetalworkpiecetimelywithout
anydamageonit.
Firstly,usingCCDandmulti-channelimageacquisitioncardto
acquireimages,thesystemhasacceleratedtheinspectionspeedand
reducedtherequirementsofCCDontheperformancetodothetimelyo
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