论文摘要：基于机器视觉的某零件内孔表面缺陷在线检测系统研究

随着压缩机生产技术的不断提高，用户对于压缩机零部件内孔表面质量的要求也在不断地升级。但是现有的人工目测法，不但劳动强度大、效率低、易漏检、很难检测到小的缺陷，而且检测结果容易受检测人员主观因素影响。如今电子技术的不断发展，机器视觉技术已经逐步成为零件内表面缺陷检测的主要方向。我国在该领域内的起步较晚，目前还处于初级阶段，这在一定程度上限制了我国压缩机产业的发展。在分析现有零件内表面缺陷检测方法的基础上，针对压缩机机座的特点，对其内孔表面主要缺陷斑疤进行分析，提出了系统总体设计方案。本课题采取了模块化的设计思路，将整个系统分为三个子系统：系统取像机械子系统，系统嵌入式硬件子系统，系统软件子系统。各个功能模块之间设计相互独立，但是功能相互关联，成为一个有机的整体。系统取像机械子系统：为了获得高质量的机座内孔表面图像，针对内窥镜无法一次采集机座内孔表面的整个图像问题，本文设计了相应的取像机械系统。取像机械系统由取像转台和内窥镜移动结构组成。转台的转动和内窥镜的移动由DSP控制相应的电机实现。系统嵌入式硬件子系统：分析系统要求，设计了基于DSP的嵌入式硬件子系统。整个系统在硬件上分为五个功能模块：图像采集模块、图像处理模块、结果输出模块、电源模块和外部接口模块。硬件子系统担负接收内窥镜传输数据、图像处理算法实现、结果输出等多种任务，用以验证本文所提方法和处理过程的可行性以及有效性。是整个系统的运算核心。系统软件子系统：本课题系统软件子系统针对机座内表面缺陷的特点进行图像算法研究。针对斑疤缺陷设计了图像增强、图像分割、特征分析的图像处理流程。根据图像处理流程试验了多种图像处理算法，提出了一种改进的图像分割算法，给出并分析了应用效果图。最后进行了系统联调以及缺陷检测试验，得到了有效的实验结果以及实验数据，并且在调试过程中发现了系统存在的不足和失误，以及需要改进的方面，为指导下一步的工作，提供了现实依据。

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