结构裂纹的机器视觉识别算法研究

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1、s该没密级：非密硕士学位论文中图分类号：(TP391)结构裂纹的机器视觉识别算法研究学位类型：学术型学位学科：机械工程作者姓名：赵亚峰导师姓名及职称：赵前程教授学院名称：机电工程学院论文提交日期：2016年5月25日结构裂纹的机器视觉识别算法研究学位类型：学术型学位学科：机械工程作者姓名：赵亚峰作者学号：13010301007导师姓名及职称：赵前程教授学院名称：机电工程学院论文提交日期：2016年5月25日学位授予单位：湖南科技大学MachineVisionRecognitionTechnologyStudyofStructureCrackTypeofDegre

2、eAcademicdegreeDiscipline(TypeofProfessionalDegree)MechanicalEngineeringCandidateZhaoYafengStudentNumber13010301007SupervisorandProfessionalTitleZhaoQianchengProfessorSchoolcollegeofMechanical&ElectricalEngineeringDateMay25th,2016UniversityHunanUniversityofScienceandTechnology学位论文原创性

3、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。本人授权湖南科技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

4、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：年月日摘要机器视觉是学科交叉领域，涉及光学工程、数字图像处理、模式识别、机器人技术等诸多领域，具有非接触性、实时性、可视化好等优点，采用智能算法替代人工进行各种自动化检测工作，不受环境等条件的影响，能够实时监测目标并及时做出处理决策，因此在许多领域得到了广泛的应用。本课题从机器视觉和数字图像处理的角度，采用理论分析和实验验证相结合的方法，以提高图像中结构裂纹识别准确度为目标，研究了裂纹图像的预处理方法、Hough变换的算法机理以及对裂纹进行训练和预测的支持向量机SVM，并通过实验

5、验证和裂纹线条的连接性特征，进一步对整个识别算法进行了优化，主要内容包括：(1)裂纹图像的预处理方法研究。主要阐述了裂纹图像的预处理基本方法和原理，并结合采集到的实际裂纹图像，采用的合理的滤波算法，为后续的裂纹特征提取和训练奠定基础。(2)改进的Hough变换算法提取裂纹特征。主要阐述了梯度响应、Hough变换的原理在检测直线和检测圆形方面的机理，然后结合实际裂纹的特征，重新设计了Hough变换算法，并应用到裂纹的识别过程中，把Hough变换算法在二值图像的原理运用到灰度图像上，算法累加器值的范围从0和1扩展到[0,1]之间的任意数值，更加精确地提取出裂纹的特征

6、。(3)裂纹样本的分类预测和区域连接。运用支持向量机(SupportVectorMachine)SVM对大量的裂纹样本进行分类训练和结果预测，并通过算法标记裂纹区域，进行裂纹线连接。介绍SVM基于机器学习的分类原理和核函数，通过样本训练得到训练模型，SVM根据特征矩阵对是否为裂纹元素进行结果预测，并标记裂纹区域，进一步去除孤立点，运用4邻域连通算法连接成裂纹线，通过二值图像显示清晰的裂纹识别结果。(4)裂纹识别算法验证实验。基于不同尺寸（200×200像素和随机尺寸）、不同数量的区域标记和裂纹线连接实验、基于4种不同特征的裂纹识别算法的实验验证。以Matlab和

7、OpenCV平台为基础，编写裂纹自动识别程序，对识别准确度进行验证。通过对比表格和ROC曲线验证本文识别算法。结果表明，本文算法识别准确率高，可在一定程度上满足裂纹机器视觉的识别要求。关键词：机器视觉；图像预处理；Hough变换；支持向量机SVMiABSTRACTSMachinevisionistheinterdisciplinaryfieldofopticalengineering,digitalimageprocessing,patternrecognition,roboticsandotherareas,withadvantagesofnon-contac

8、tion,real-ti