工件表面缺陷图像自适应识别研究及应用

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1、学校代码10530学号201510161654分类号TN911.73密级公开硕士学位论文工件表面缺陷图像自适应识别研究及应用学位申请人石弦韦指导教师周友行教授学院名称机械工程学院学科专业机械工程研究方向制造系统智能检测与控制二零一八年六月三日ResearchandApplicationofWorkpieceSurfaceDefectsImageAdaptiveRecognitionMethodsCandidateShiXianweiSupervisorZhouYouhangCollegeSchoolofMechanicalEngineeringPro

2、gramMechanicalEngineeringSpecializationIntelligentDetectionandControlofManufacturingsystemDegreeEngineeringMasterUniversityXiangTanUniversityDate2018.6.3湘潭大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式

3、标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湘潭大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要工件在生产和使用过程中，其表面都会产生各种不同类型的缺陷。工件表面缺陷的存在会影响机械产品的性能，甚至导致机械产品失效。因此，

4、研究快速识别工件表面缺陷存在，既可以实时监控机械产品加工过程质量和提高产品使用性能，还能在线分析工件表面缺陷形成的原因，以此抑制缺陷的产生。考虑到工件表面缺陷形态特征及其相互之间位置关联性，本文提出一种工件表面自适应图像缺陷识别方法，主要针对如下几个方面开展研究：1、工件表面图像缺陷特征研究及其实验获取。对工件表面图像缺陷特征进行了研究，确定对缺陷使用何种特征进行描述。同时确定了铣削加工实验方案以及图像采集方案。基于五轴联动加工中心搭建铣削实验平台，采用立式端铣刀针对15号钢进行铣削实验。在铣削实验后，搭建图像采集平台并对不同光照条件下的工件表面图像

5、进行了采集。2、工件表面缺陷自适应混合流形聚类识别研究。针对采集的工件表面图像，采用HSI色彩空间变换、图像增强、图像锐化、图像去噪以及阈值分割等一系列方法对图像进行预处理以提取工件表面缺陷二值图像。基于工件表面缺陷形态特征对混合流形聚类方法中的相似性权值进行改进，以使得混合流形聚类中所训练的混合概率主成分分析器能够更好地对工件表面缺陷流形进行学习。同时将自适应聚类思想引入混合流形聚类中，以自动确定混合流形聚类过程中的聚类中心点，实现对存在相互干扰的工件表面图像缺陷自适应识别。3、工件表面缺陷卷积神经网络识别研究。采用图像分割、图像加噪以及基于主成分

6、分析的图像色彩强度变换等方法对工件表面图像数据集进行扩展，并在对工件表面图像缺陷识别需求进行分析后，确定卷积神经网络输出结构，同时基于采集的工件表面图像以及自适应混合流形聚类得到的图像缺陷识别结果，建立图像缺陷识别卷积神经网络模型，并训练卷积神经网络模型以达到快速识别工件表面图像中存在的各类缺陷信息。理论分析和实验结果表明：采用本文提出的自适应缺陷识别方法对缺陷进行提取与识别，较好地解决了传统工件缺陷识别依赖人工检测的问题，各缺陷分离结果与人工检测结果基本吻合。所训练的图像缺陷识别卷积神经网络识别速度快，误检率低，能够识别出缺陷图像详细信息，有利于稳

7、定机械加工产品的生产质量，减轻人工劳动成本。关键词：缺陷识别；流形聚类；自适应聚类；卷积神经网络IAbstractDuringtheproductionandusingoftheworkpiece,varioustypesofdefectsalwaysoccurontheworkpiecesurface.Thepresenceofthedefectsonthesurfaceoftheworkpiececanaffecttheperformanceofthemechanicalproductandevencausethefailureofthemech

8、anicalproduct.Therefore,studyingtherapididentification