基于机器视觉的磁性材料外观自动光学检测成像技术研究

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1、电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERDISSERTATION论文题目基于机器视觉的磁性材料外观自动光学检测成像技术研究学科专业光学工程学号201521050308作者姓名刘笑寒指导教师肖峻教授分类号密级注1UDC学位论文基于机器视觉的磁性材料外观自动光学检测成像技术研究刘笑寒指导教师肖峻教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业光学工程提交论文日期2018.04答辩日期2018

2、.05.23学位授予单位和日期电子科技大学2018年06月答辩委员会主席李绍荣研究员评阅人郭小伟副教授岳慧敏副教授注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。ResearchonkeytechnologiesofautomaticopticalinspectionofACFparticlesinTouchscreenAMasterDissertationSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaDiscipline:Opti

3、calEngineeringAuthor:LiuXiaoHanAdvisor:Professor:JunXiaoSchool:SchoolofOptoelectronicScienceandEngineering4摘要摘要磁性材料，是一种主要由钕铁硼构成的新型磁材，由于其良好的磁性能，在电子工业、航天工业、机械工业等领域被广泛使用，一般常见的应用设备有音响设备、磁共振成像设备、电脑光驱设备、磁力电机设备等。磁性材料在生产加工的过程中由于各种各样的原因会在表面造成缺陷，严重影响其使用功能。首先，其外观

4、上的缺陷会使磁性材料表面磁性分布不均匀；其次，磁性材料在使用过程中极易被腐蚀，出现外观缺陷导致镀上的保护层被破坏则更容易出现腐蚀的情况，这就严重影响到磁性材料产品的使用寿命。目前国内外还没有一套较完整的磁性材料检测系统。本文从磁性材料检测的实际需求出发，设计了一种基于机器视觉的全自动光学检测（AutomaticOpticalInspection,AOI）系统，本文的主要研究成果及相关的内容为：(1)由于工业生产线处于高速运动状态、磁性材料边缘有较明显的圆弧倒角，导致普通图像采集系统在高速状态下采集到

5、的图像轮廓会有明显的拖影，而且图像边缘倒角处容易出现阴影，掩盖缺陷的真实信息，所以依据磁性材料的特点以及现场情况，本文科学的设计了一套机器视觉检测系统，利用面阵相机、远心镜头、定焦镜头配合不同光源组成出高精度、适应性强的的光学检测系统图像采集系统。实验表明，本论文所设计的光学采集系统可以在上料速度高达450个/min的情况下采集到磁性材料轮廓无拖影、边缘倒角处无阴影的清晰图像，能够满足工业生产的需求；(2)根据磁性材料表面缺陷的特点，设计了一种适用于磁性材料表面的算法来处理所采集到的图像。首次将模板

6、匹配与开运算等算法应用在磁性材料表面缺陷的检测上来，通过调节模板生成角度、匹配相似度系数和开运算内核大小来达到高速、准确的算法效果；实验结果表明，该算法可以检测出面积最小为0.01平方毫米的缺陷，而且检测时间小于133ms，满足工业在线生产的速度需求。关键词：磁性材料表面，缺陷检测，模板匹配，自动光学检测系统，机器视觉IABSTRACTABSTRACTMagneticmaterialisanewtypeofmagneticmaterialcomposedmainlyofNdFeB.Becauseof

7、itsgoodmagneticproperties,itiswidelyusedinthefieldsofelectronicindustry,spaceindustry,machineryindustryandotherfields.Magneticmaterialswillcausedefectsonthesurfaceduetovariousreasonsintheprocessofproductionandprocessing,andseriouslyaffecttheirusefuncti

8、ons.First,theappearancedefectswillmakethemagneticdistributionofmagneticmaterialsuneven;secondly,themagneticmaterialiseasilycorrodedduringtheuseprocess.Theappearancedefectcausestheprotectionlayertobedestroyedmoreeasily,whichseriouslyaffe