基于机器视觉的压力容器气密性检测系统设计

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1、ZSTUZhejiangSci-TechUniversity硕士专业学位论文ProfessionalMaster’sThesis中文论文题目：基于机器视觉的压力容器气密性检测系统设计英文论文题目：DesignofAirTightnessDetectionSystemofPressureVesselsBasedonMachineVision专业学位类别：工程硕士专业学位领域：控制工程作者姓名：安云凤指导教师：潘海鹏教授完成日期：2016年3月8日学科门类:工学单位代码:10338分类号:TP23密级:公开专业硕士学

2、位论文基于机器视觉的压力容器气密性检测系统设计作者姓名：安云凤学位级别：硕士学科专业：控制工程研究方向：工业过程控制与综合自动化指导教师：潘海鹏教授浙江理工大学机械与自动控制学院2016年3月AThesisforMasterDegreeDesignofAirTightnessDetectionSystemofPressureVesselsBasedonMachineVisionByAnYun-fengSupervisor:Prof.PanHai-pengSchoolofMachineryandAutomation

3、ZhejiangSci-TechUniversityHangZhou,ChinaMarch,2016浙江理工大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工＾作及取得的研究成果。除了文中特别加１义标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人＆经发表或撰写过的研究成果，化不包含为获得浙江理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志対本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字曰期：如Ｉ名年若月公日学

4、位论文版权使巧授权书本学位论文作者完全了解浙江理工大学有权保留并向国家有关部口或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江理工大学可Ｌ义将学位论文的全部或部分内密编入有关数据库进行检索和传播，可於采用影印、缩印或担描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：庭方风＾签字曰期：０＾／／年３月多曰則币签名：签字曰期：如／《年＾月３曰摘要随着科学技术的不断发展和工业规模化生产的不断提高，密闭容器的气密性检测已

5、越来越受到生产厂家的重视。为避免密闭容器因发生泄漏而引起爆炸、火灾甚至伤及人身安全的事故发生，对密闭容器的漏气检测提出了更高的要求。由于许多厂家不再满足基于人工的传统检测方法，且现有的检测仪器价格高昂，因此，研制一套检测功能强、价格低、自动化程度高的气密性检测系统满足工业生产需求十分必要。本文以嘉兴压力容器厂小型压力容器的气密性自动检测为目标，以满足生产厂家的漏气检测需求为目的，结合机器视觉与传统水检法的特点，研究了运动气泡检测和模糊图像复原算法，开发了一套基于机器视觉的压力容器气密性检测系统，对提高企业生产效率

6、、节省企业劳动力、提高产品质量、降低企业成本具有现实意义。本文的研究得到了浙江省科技计划项目及浙江理工大学研究生创新项目的资助。主要研究工作和成果如下：（1）综述了气密性检测的国内外研究现状和发展趋势，分析了机器视觉在气密性检测上的应用优势，介绍了气密性检测的工艺过程，针对常用方法在气密性检测中的不足，确立了基于机器视觉的气密性检测方案。根据系统整体的功能需求与技术指标要求，确定了检测方案的实现思路，提出了气密性检测系统的整体架构。（2）设计了气密性检测的机械系统，包括支撑架、横向传送装置、纵向传送装置和固定夹紧

7、装置等。进行了气缸、电机等驱动设备的参数计算与分析，给出了电气控制柜和PLC硬件接线原理图，完成了电气控制系统的软硬件设计，实现了漏气检测的自动横移、自动浸水和自动出水等功能。（3）针对容器浸水过程中所拍摄图像出现模糊的问题，建立了匀速直线运动模糊点扩散函数，结合边缘正则化，提出了将先验辨识与联合辨识相结合的半盲图像复原方法，并仿真验证了该方法的有效性。针对运动气泡的检测，提出了结合Kirsch边缘检测和背景差分的改进的三帧差运动目标检测算法，有效地消除了传统三帧差分带来的“重影”和目标轮廓不完整现象，提取了关于

8、运动气泡更为完整的区域，实现了基于机器视觉的运动气泡的识别与检测。（4）完成气密性检测样机的制作，并在实验室的环境条件下进行了功能与性能测试。I结果表明，本系统实现了小型压力容器的自动检测功能，具有检测效率高、检测成本低、自动化程度高等特点，能有效避免人工检测时出现的误检和漏检情况，可在中小压力容器生产行业推广应用。关键词：小型压力容器；气密性检测；机械设计；运动目标检测