复杂背景环境下工件缺陷的特征提取.pdf

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1、复Feature作学学研导主席：委员：溯椎嘶气曩毒厂捌?谗杆易』袱f，≥侈弓瑚彼＼百z，锄一久磊曩二曩李奄<宴锍六、≯篪投导师：靴缉＼翩已工拉婵独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标志和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果．也不包含为获得金8墨工业太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签字：朱诨签字日期：训J年牛月刀日学位论文版权使用

2、授权书本学位论文作者完全了解金8墨王些太堂有关保留、使用学位论文的规定。有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅或借阅。本人授权佥目墨王些盍堂可以将学位论文的全部或部分论文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、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文者签名：半评签字日期：例1年牛月刁日学位论文作者毕业后去向：工作单位：通讯地址：跏始专蛑签字日期：刎『年q月’刁日电话：邮编：复杂背景环境下工件缺陷的特征提取摘要工件缺陷的特征提取是工件质量检测的重要内

3、容。将机器视觉技术应用到工业生产中，提出一种适用于工业领域的高效检测算法，能够解决传统人工检测速度慢、效率低、漏检率高等问题。本文主要做了以下几个方面的工作：1、提出了系统的总体设计方案，搭建了实验平台。2、对工件的图像处理算法进行了深入研究。分析对比各种图像处理算法，选取中值滤波滤除工件图像中的噪声，具有方法简单，显著提高图像信噪比的优点；采用改进的二维OTSU和数学形态学相结合的方式，对图像进行边缘提取，具有很强的抗噪性。3、采用基于遗传BP神经网络算法对工件缺陷进行识别，此算法具有识别正确率高、运算速度快、可靠性好等优

4、点，克服了传统BP神经网络容易陷入局部极小值、收敛速度慢等缺点。4、对检测系统的误差进行分析，提出了减小误差的有效方法。关键词：机器视觉，图像处理，二维Otsu，神经网络Featureextractionofworkpiece’SdefectinthecomplexbackgroundABSTRACTThefeatureextractionofworkpiecedefectisanimportantcontentoftheworkpiecequalitytesting．Weproposeasuitableandefficie

5、ntdetectionalgorithmonthebasisofmachinevisiontechnologyappliedtoindustrialproduction，dealingwiththeproblemsoflowspeed，inefficiencyandhighmisseddetectablerateofworkpiece．Thefollowingaspectshavebeenstudiedanddiscussed：Firstly，proposethedesignofoverallsystemandbuildan

6、experimentalplatform．Secondly，studyofimageprocessingalgorithmsoftheworkpiecethoroughiy．ChoosefilterimagenoisewiththemedianalgorithmafteranalysisingandcomDaringvariousimageprocessingalgorithms，havingadvantagesofsimpledesignandbetterratioofsignaltonoise．Combinetheimp

7、rovedtwo—dimenslonalOTSUandmathematicalmorphologytodetectimageedgewithabilityofstrongnoiseimmunity．Thirdly，identifydefectbyBPneuralnetworkbasedongeneticalgorithms，havingadvantagesofhigh．accuracy，fastandreliabilityandovercomlngthetraditionalBPneuralnetwork’sshortcom

8、ingswhichisvulnerabletofallingintolocalminimumandweakenslowly．Lastly．analysethedeviationofdetectionsystemandproposeanettectlVemethodforreducingde