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磁粉探伤缺陷识别自动化系统设计与开发

作　者: 李建文
导　师: 陆宝春
学　校: 南京理工大学
专　业: 机械制造及其自动化
关键词: 磁粉探伤数字图像处理缺陷识别 OpenCV
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 45次
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内容摘要

随着国际竞争的日趋激烈,各行各业对于产品质量与性能的要求不断提出更高的要求。磁粉探伤作为迄今为止对铁磁性材料表面及近表面伤痕检测最有效的无损检测手段,已经得到非常广泛的使用,但是现行使用的磁粉探伤设备始终摆脱不了采用人工目测进行最终缺陷识别的弊端,其主要不足表现在以下几个方面：一是检测速度慢,工作效率低；二是操作人员劳动强度大且工作内容单调重复,导致漏检率高；三是荧光磁粉探伤工作现场紫外光对长时间工作的人员造成比较严重的身体伤害。本课题基于上述缺陷与不足,设计开发一套荧光磁粉探伤自动化缺陷识别系统,实现利用计算机代替人眼完成工件伤痕的自动化识别。文章首先分析了磁粉探伤缺陷识别自动化系统设计开发的相关技术发展与研究现状,指出当前技术存在的不足之处,采用模块化设计方法,构建了基于磁粉探伤技术与计算机视觉处理技术的系统总体结构与实现方案。通过对磁痕图像信息特征的分析,抓住目标信息与伪信息的特征差异,结合运用阂值图像分割与数学形态学处理原理,设计了基于Photoshop色彩范围选择功能与基于梯度特征差异的两种图像分割方法,实现了磁痕图像中目标信息与背景信息的准确分离；然后基于优化的区域生长理论设计了可疑连通域的快速提取算法,并抓住真伪伤痕特征差异对其进行了准确的判断识别；最后基于VC6.0编程工具与OpenCV计算机视觉库的运用,完成了整套方案的软件实现。本磁粉探伤缺陷识别自动化系统基于CJW-1000磁粉探伤试验平台进行了调试与运行,结果表明系统运行稳定,效果良好,达到了预先的设计目标,为自动化荧光磁粉探伤设备研制工作的成熟与完善奠定了基础。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
1 绪论  8-15
  1.1 研究背景与意义  8
  1.2 相关技术的发展与现状  8-12
    1.2.1 磁粉探伤技术的发展与现状  8-9
    1.2.2 计算机数字图像处理技术发展与现状  9-11
    1.2.3 磁粉探伤自动化实现技术发展与现状  11-12
  1.3 课题来源与研究内容  12-13
  1.4 论文组织结构  13-15
2 磁粉探伤缺陷识别自动化系统总体方案设计  15-20
  2.1 系统整体需求分析  15
    2.1.1 原有荧光磁粉探伤系统存在的问题分析  15
    2.1.2 荧光磁粉探伤自动化缺陷识别系统需求设计  15
  2.2 磁粉探伤缺陷识别自动化系统总体方案设计  15-19
    2.2.1 系统硬件结构方案设计  15-17
    2.2.2 系统软件开发环境与算法实现方案设计  17-19
      2.2.2.1 软件开发环境与工具的选择  17-18
      2.2.2.2 软件流程总体设计  18-19
  2.3 本章小结  19-20
3 荧光磁粉探伤磁痕图像的采集与分析  20-29
  3.1 荧光磁粉探伤技术原理  20-22
  3.2 图像采集  22-25
    3.2.1 图像采集系统构成  22-23
    3.2.2 图像系统工作过程  23
    3.2.3 图像数据传输方式  23
    3.2.4 影响图像采集质量的因素分析  23-25
      3.2.4.1 分辨率  23-24
      3.2.4.2 荧光磁悬液的黏度与浓度  24-25
      3.2.4.3 规范的磁化过程  25
  3.3 图像信息特征分析  25-27
    3.3.1 图像信息特征分析  25-27
      3.3.1.1 颜色差异分析  25-26
      3.3.1.2 形状差异分析  26-27
  3.4 本章小结  27-29
4 图像处理模块设计与开发  29-44
  4.1 数字图像的表示  29
  4.2 基于信息特征的图像分割处理  29-37
    4.2.1 基于颜色特征差异的图像分割  30-32
      4.2.1.1 仿Photoshop色彩范围选择功能的彩色图像分割算法  30-31
      4.2.1.2 关键问题软件实现  31-32
    4.2.2 基于梯度特征差异的图像分割  32-37
      4.2.2.1 荧光磁粉图像梯度特征提取  33
      4.2.2.2 伪信号的去除  33
      4.2.2.3 目标信息的分割提取  33-34
      4.2.2.4 关键问题的软件实现  34-37
  4.3 基于数学形态学的图像去噪与还原  37-43
    4.3.1 数学形态学  37-41
      4.3.1.1 腐蚀与膨胀  37-39
      4.3.1.2 开运算与闭运算  39-41
    4.3.2 图像去噪  41-42
    4.3.3 图像还原  42-43
  4.4 本章小结  43-44
5 缺陷识别模块设计与开发  44-53
  5.1 真伪缺陷特征分析  44
  5.2 目标区域提取  44-47
    5.2.1 区域生长理论  44-45
    5.2.2 单个可疑连通区域的提取  45-47
      5.2.2.1 基于优化区域生长法的连通域提取算法  45-46
      5.2.2.2 关键问题软件实现  46-47
  5.3 伤痕缺陷识别  47-51
    5.3.1 基于伤痕特征的缺陷识别算法  47-48
    5.3.2 关键问题软件实现  48-51
  5.4 本章小结  51-53
6 系统调试与运行  53-61
  6.1 系统调试基本配置  53-54
  6.2 OpenCV计算机视觉库的运用  54-56
    6.2.1 OpenCV库的构成  54
    6.2.2 OpenCV函数体系  54
    6.2.3 OpenCV常用数据结构  54-55
    6.2.4 OpenCV与VC的融合  55-56
  6.3 基于OpenCV与VC环境的系统调试  56-59
    6.3.1 基于颜色特征算法的调试与分析  56-58
    6.3.2 基于梯度特征算法的调试与分析  58-59
  6.4 系统运行情况  59-60
  6.5 本章小结  60-61
7 总结与展望  61-63
  7.1 研究总结  61
  7.2 研究展望  61-63
致谢  63-64
参考文献  64-68
附录A  68-69
附录B  69

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