基于小区域模板匹配的发动机缸体缺陷检测.pdf

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1、2012年第31卷第6期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)143*基于小区域模板匹配的发动机缸体缺陷检测殷苏民，鲍红力，吉彬斌，刘金亮，张建刚(江苏大学机械工程学院，江苏镇江212013)摘要:针对发动机缸体人工检测效率低不可靠的问题，提出一种基于小区域模板匹配的检测算法来实现缸体的在线自动检测�将发动机缸体的特征图像制作成小区域模板库，在发动机缸体特定小区域使用粗精结合搜索策略的改进序贯相似度算法确定待匹配图像的准确位置和相似度，从而实现发动机缸体缺陷检测�实验结果表明:该算法能够满足发动机缸体缺陷检测要求，基本消除了

2、人工检测的误判，显著降低了人工检测时间�关键词:发动机缸体;灰度匹配;小区域模板中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1000�9787(2012)06�0143�03Defec�de�ec�����fe����ec����de�ba�ed����a��*�e�����e���a�e�a�c����YINSu-min，BAOHong-li，JIBin-bin，LIUJin-liang，ZHANGJian-gang(Sc�����fMec�a��ca�E����ee����，J�a����U���e�����，Z�e���a��212013，C���a)Ab���ac�

3、:Aimingattheproblemoflowerefficiencybymanualdetection，adetectionofenginecylinderalgorithmfortheon-lineautomaticbasedonsmallregiontemplatematchingispresented.Theenginecylinderimageismadeintoasmallregionimagetemplatelibrary，andcoarseandfinesearchingstrategycombinedmethodwithimprovedsequencesi

4、milaritydetectionalgorithmisusedtodeterminetheexactlocationandsimilarityattheparticularsmallregion.Thepurposeofdefectdetectionisachieved.Experimentalresultsshowthatthealgorithmisabletomeetthereal-timerequirmentsforenginecylinderdetectionandeliminatethemisjudgementofmanualdetection.Ke����d�:

5、enginecylinder;graymatching;smallregiontemplate0引言的图像匹配技术是利用已知的模板利用某种算法对识别图某汽车发动机铸件生产企业在产品下线之前，要求对像进行匹配计算，进而获得图像中是否含有该模板的信息工件外观进行检验，防止有缺陷的不合格工件出厂，对后续和坐标�如图1所示，匹配模板就是待匹配图像中的一幅的机械加工设备产生不良影响�传统的检测方法是根据检已知的小图像(大小为���)，而模板匹配就是在待匹配测要求进行人工目测，这种测量方法检测效率低，劳动强度图像中(大小为M�N)搜寻含有匹配模板信息(这些信息大，并且检测结果受检测人员的

6、主观影响较大�为此，在实主要包括灰度值等)的目标，通过一定的算法使匹配模板际生产线上采用机器视觉系统进行在线检测，自动识别工在待匹配图像中找到所要匹配的目标匹配区域，并确定目件的瑕疵，实现质量检测的自动化，以提高生产效率，减轻标匹配区域的坐标位置和相似度�劳动强度，提高检测质量�本文讨论的图像模板匹配技术由于在图像中含有最多的信息就是灰度值，所以，如何即是视觉系统中采用的一种信息处理方法，也是图像处理依靠灰度值进行模板匹配成为了目前研究模板匹配的重要中一个很重要的研究方向�图像匹配方法有多种:基于灰方法之一�对于特定目标进行模板灰度匹配时，对灰度匹［1］度信息,基于特征,基于

7、变换域�本文针对发动机缸体配的模板图像要求较高，通常要使用合格的图像作为基准图像自身的特点，在基于灰度匹配算法的基础上，提出一种图像，再在基准图像上构建待搜索图像S(大小为M�N)，基于图像小区域的模板匹配算法，在实际应用中获得了良并选择具有明显特征的小区域作为模板图T(大小为��好的识别效果��，�1图像匹配原理�)，设S为模板覆盖下的子图(�，�为子图的左上角图像匹配是对两幅图像在灰度和空间上的配准，一般像素在S图中的坐标);可以对灰度匹配原理描述如下:收稿日期:2011�11�02*基金项目:国家