基于机器视觉的钢球表面质量分拣系统

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3、论文摘要摘要本文设计了一种基于机器视觉的钢球自动分拣系统，该系统以钢球表面质量为研究对象，以快速定位钢球表面缺陷，并准确实现钢球的优劣分拣为工作目的。在对传统边缘检测算法进行系统研究的基础上，提出了自适应多方向灰度形态学图像边缘检测算法。实验结果表明，本文提出的改进的边缘检测算法可提高钢球表面质量的检测精度，所设计的分拣系统具有较高的可靠性，可以实现对钢球表面质量的检测。本文主要工作如下：(1)钢球分拣系统软、硬件设计。通过Halcon和VS2008混合编程,完成钢球表面自动检测系统的软件设计。通过对CCD相机、照明系统的设计，完成硬件部分的选取。(2)钢球表面图

4、像预处理。通过图像分割、平滑去噪和图像二值化等预处理环节，对CCD相机采集到的钢球表面图像进行处理，以便获取钢球表面图像的真实信息。(3)对多方向灰度形态学图像边缘检测算法进行研究与改进。在对传统边缘检测算法进行研究与分析的基础上，提出多方向灰度形态学图像边缘检测算法。并以灰度图像和钢球表面图像为对象，对改进的边缘检测算法进行了实验验证。实验结果表明，本文改进算法较传统算法可以快速有效的提取灰度图像和钢球表面图像的边缘信息。(4)本文设计钢球分拣系统的可行性验证。由本文设计的钢球分拣系统分别对不同直径的钢球进行分拣实验。实验结果表明，该系统的工作效率与分拣准确性均

5、能达到生产实际的要求，证明本文设计的钢球分拣系统切实可行。关键词：机器视觉；自动分拣；边缘检测；图像预处理；灰度形态学I山东理工大学硕士学位论文AbstractAbstractInthispaper,akindofsteelballautomaticsortingsystembasedonmachinevisionwasdesigned.Thesurfacecharacteristicsofthesteelballaretheresearchobject.Astodetectthedefectsofthesteelballquicklyandsortthestee

6、lballsaccurately.Inthesystematicresearchbasedonthetraditionaledgedetectionalgorithm,proposesanadaptivemulti-directionsgray-scalemorphologyedgedetectionalgorithm.Theadvantageoftheimprovededgedetectionalgorithmandtheaccuracyofthesteelballsortingsystemwasverifiedbyexperiment.Themainresea

7、rchcontextasfollows:(1)Hardwarestructureandsoftwarestructureofthesteelballsortingsystem.ThesoftwarestructureofsteelballsurfaceautomaticdetectionsystemwasdesignedbyHalconandVS2008hybridprogramming.ThehardwarestructurewasselectedbythedesigningofCCDcameraandlightingsystem.(2)Thepreproces

8、singo