基于图像检测技术的激光打标字符缺陷识别方法研究

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1、分类号：密级：UDC：编号：201421203023河北工业大学硕士学位论文基于图像检测技术的激光打标字符缺陷识别方法研究论文作者：朱远飞学生类别：全日制学科门类：工学学科专业：仪器科学与技术指导教师：张思祥职称：教授DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofInstrumentScienceandTechnologyRESEARCHOFRECOGNITIONOFLASERMAKINGDEFECTBASEDON

2、IMAGEDETECTIONTECHNOLOGYByZhuYuanfeiSupervisor:Prof.ZhangSixiangMay2017原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文不包含任何他人或集体已经发表的作品内容，也不包含本人为获得其他学位而使用过的材料。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人或集体，均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：日期：2017.5.21关

3、于学位论文版权使用授权的说明本人完全了解河北工业大学关于收集、保存、使用学位论文的以下规定：学校有权采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供本学位论文全文或者部分内容的阅览服务；学校有权将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流；学校有权向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：日期：2017.5.21导师签名：日期：2017.5.21摘要计算机图像检测技术是实现工业生产自动化的重要手段，可以有效地提高检测速度和

4、精度，图像检测可以应用于产品表面缺陷自动识别。本文以激光打标的手机键盘为被检测对象，研究了键盘表面激光打标字符的缺陷的识别方法，开发完成了用于激光打标手机键盘缺陷检测的软、硬件系统，重点研究了键盘表面图像预处理、定位分割、倾斜校正、配准、特征提取和识别等算法。本文主要研究内容如下：预处理阶段，首先利用棋盘格标定板标定摄像机外部和内部参数，校正了成像系统镜头的畸变。然后采用滤波、限制对比度自适应直方图均衡化、局部自适应阈值二值化等处理方法，原始带噪声干扰的图像经过处理后，目标区域得到显著增强。本文研究了键盘图

5、像定位和校正算法。首先采用形态学漫水填充算法分离背景和目标区域，canny算子检测边缘，最后利用霍夫直线变换检测边缘倾斜角度，实现图像的角度校正。同时提出了键盘目标检测与分割算法，采用霍夫圆变换算法检测出圆心与半径，定位正确后将各目标ROI作为单一图像分割。针对键盘图像配准易受到尺度变化、旋转变化、图像模糊、光照变化等影响的特点，对目前常用的图像配准算法进行了对比研究并通过性能对比测试，优化出了适合键盘图像配准算法（SURF+BRISK）。配准后的特征点用RANSIC和最近邻汉明距离相结合方法剔除错误匹配特

6、征点对，带入仿射模型求映射参数，然后利用最小二乘法拟合配准键盘图像。实验结果表明，本文算法与SIFT、SURF相比，不仅配准正确率、鲁棒性相近，而且配准速度分别提高了1.5倍和1倍。最后利用模板差减法求出配准后图像的缺陷区域。本文研究了键盘图像特征和支持向量机识别方法。首先提取了键盘图像整体特征和缺陷区域特征，然后将这些特征输入联合整体和局部特征的多分类器级联判别系统，实现了键盘合格与缺陷图像的分类。实验结果表明，该系统正确识别率可以达到90%以上。为了验证激光打标字符缺陷计算机识别算法，利用高性能ARM处

7、理器分析了生产现场不同光路对图像成像的影响，设计了一套满足工况的照明光源装置，并给出了工况流水线控制方法。关键词：图像检测激光打标缺陷识别图像配准特征提取IABSTRACTComputerimagedetectiontechnologyisanimportantmeanstorealizeindustrialautomation,whichcaneffectivelyimprovespeedandaccuracyofthedetection.Andimagedetectioncanbeappliedtoau

8、tomaticrecognitionofsurfacedefects.Inthispaper,thedetectedobjectisthemobilephonekeyboardoflasermarking.Thispaperstudiedthelaserkeyboardsurfacemarkingcharacterrecognitionmethodofdefects,anddevelopedthehardware