基于数字图像处理技术的缺陷检测算法研究

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1、毕业设计（论文）题目基于数字图像处理技术的缺陷检测算法研究设计所在单位自动控制研究所2010年06月III系（所）自控所系(所)主任韩九强批准日期毕业设计(论文)任务书电信学院院自动化系66班学生王全响毕业设计(论文)课题基于数字图像处理技术的缺陷检测算法研究毕业设计(论文)工作自2010年3月1日起至2010年6月20日止毕业设计(论文)进行地点：西安交大自控所课题的背景、意义及培养目标背景意义：随着数字图像处理技术在工业领域的发展，基于图像处理技术的机件缺陷得到了广泛的应用。低成本、无损伤、准确，快速，使得机器视觉在缺陷检测领域具有

2、重要的意义。本题专门研究基于数字图像处理的缺陷检测算法，并在工业组态软件中实现，以便更好的应用于实际。培养目标：掌握VisualStudioC++软件、Xavis软件和图像处理以及OpenCV的知识。同时培养良好的编程能力，分析和解决问题的能力，为以后的科研夯实基础。设计(论文)的原始数据与资料1．待进行缺陷检测的相关图片2．VC++编程开发的相关书籍和网上资料3．图像配准、图像处理、图像比对的基本原理4．已经开发的Xavis底层函数与架构。课题的主要任务1.查阅相关文献，了解机器视觉在缺陷检测领域的重大意义；2.在VC环境下，研究并实

3、现缺陷检测（包括图像预处理、图像配准、图像比对）算法；III3.对比评价各种算法的优缺点，并针对实际应用提出自己的建议；4.将自己的算法集成在机器视觉组态软件Xavis中。课题的基本要求(工程设计类题应有技术经济分析要求)1.查阅资料，了解目前缺陷检测领域的发展现状；2.掌握数字图像处理的基本理论算法；3.掌握Matlab/VC图像处理编程方法；4.熟悉Xavis机器视觉平台。5.进行Xavis、VisualC++、OpenCV的联合调试完成任务后提交的书面材料要求(图纸规格、数量，论文字数，外文翻译字数等)1.提交缺陷检测结果可以用于

4、Xavis软件的一个动态链接库dll文件2.撰写大于一万字的学位论文，并提交电子版3.翻译一篇3000字左右英文文献4.图纸规格：A4主要参考文献1阮宇编著.VisualC++6.0基础教程.清华大学出版社2章毓晋编著.图像处理和分析.清华大学出版社3TinkuAcharya、AjoyK.Ray著田浩葛秀慧王顶等译.数字图像处理原理与应用,清华大学出版4唐良瑞编著.图像处理实用技术.北京工业出版社5王育坚编著.VisualC++面向对象编程教程.清华大学出版社指导教师接受设计(论文)任务日期（注：由指导教师填写）学生签名：III毕业设计

5、（论文）答辩结果西安交通大学毕业设计(论文)考核评议书电信学院院自动化系(专业)自动化66班级指导教师对学生王全响所完成的课题为基于数字图像处理技术的缺陷检测算法研究的毕业设计(论文)进行的情况，完成的质量及评分的意见：指导教师年月日毕业设计(论文)评审意见书评审意见：评阅人职称年月日毕业设计（论文）答辩结果毕业设计(论文)答辩结果院系(专业)毕业设计(论文)答辩组对学生所完成的课题为的毕业设计(论文)经过答辩,其意见为并确定成绩为毕业设计(论文)答辩组负责人答辩组成员年月日毕业设计（论文）答辩结果摘要摘要随着数字图像处理技术在工业领域

6、的发展，基于数字图像处理技术的机件缺陷检测得到了广泛的应用。低成本、无损伤、准确，快速，使得机器视觉在缺陷检测领域具有重要的意义。本题专门研究基于数字图像处理的缺陷检测算法，并在工业组态软件Xavis中实现，以便更好的应用于实际。本次毕设在缺陷检测识别中的算法作了较深入的研究。关于机件的表面缺陷检测，本次毕设针首先对可用于缺陷检测的图像处理的各个基本算法，比如图像滤波，图像增强，图像形态学处理，图像分割，边缘检测等进行了研究。针对待检测的图像的配准问题，采取Matlab对于基于harris角点检测的图像配准、基于灰度信息的模板匹配等各种

7、算法进行了仿真。最终在毕设中采用了三种效果比较不错的配准算法。针对待检测的缺陷图像，研究并提出了基于信息熵的缺陷检测算法、基于图像形态学处理的缺陷检测算法。并自己的创新性的提出了基于灰度信息的模板匹配缺陷检测算法并予以实现。取得了预想中的成果，检测的表面划痕效果清晰明显。针对算法的封装与联合调试，在VisualStudio++下基于OpenCV视觉库，把检测算法封装成动态链接库文件，然后供工业视觉组态软件Xavis调用。经测试，程序运行、容错能力良好。检测程序适用范围也比较广。此次毕设也我熟悉并掌握VisualStudioC++软件、X

8、avis软件和图像处理以及OpenCV的知识。同时培养了良好的编程能力，分析和解决问题的能力，为以后的科研夯实了基础。关键词：缺陷检测；信息熵；模板匹配；Xavis；OpenCVXIABSTRACTABST