Erforschung und Realisierung von Titannussdefekten

Die Technologie zur Erkennung von Oberflächenfehlern bei Titanmuttern ist eine der Schlüsseltechnologien zur Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmensprodukten und zur Verbesserung des Produktionsprozesses, während die traditionelle Technologie zur Erkennung von Oberflächenfehlern die Anforderungen der Hochgeschwindigkeitsproduktion, die Implementierung von Bildverarbeitung, nur schwer erfüllen kann Online-Inspektionssystem für Titanmuttern zur Gewährleistung der Effizienz und Genauigkeit von Teilen zur sofortigen Inspektion.


  Obwohl es in der industriellen Produktion Sichtprüfsysteme gibt, befindet sich die auf Bildverarbeitung basierende Online-Inspektionstechnologie für Oberflächenfehler von Titannüssen in China derzeit noch in der Forschungs- und Entwicklungsphase.


  In diesem Projekt wird die Hochgeschwindigkeitsinspektion von Titannüssen als Beispielobjekt herangezogen, der Schlüsselalgorithmus für die Erkennung von Titannussfehlern auf der Grundlage der Bildverarbeitung untersucht, der Algorithmus für die Erkennung von Titannusskanten und die Flächensegmentierung eingehend untersucht und verschiedene experimentelle Analysen durchgeführt Algorithmen.


  Der spezifische Forschungsinhalt ist in folgende Punkte unterteilt.


  1. Bildvorverarbeitung: In diesem Artikel wird zunächst eine Vorverarbeitungsstudie zu den online erhaltenen Titannussbildern durchgeführt.


  Die Vorverarbeitung ist eine wichtige Vorverarbeitungsarbeit für die Bildverarbeitung und -analyse, die sich direkt auf die Genauigkeit der Bildverarbeitung auswirkt.


  Die Bildvorverarbeitung besteht aus zwei Teilen: Filtern (Entrauschen) und Verbessern. In diesem Artikel werden die Klassifizierung und das Modell des Bildrauschens vorgestellt und die klassischen Filtermethoden detailliert vorgestellt und experimentell analysiert. Anschließend werden verschiedene Bildverbesserungsalgorithmen wie Histogrammausgleich, Butterworth-Filterung und auf der Fuzzy-Theorie basierende Bildverbesserungsalgorithmen verwendet um die Titannussbilder zu verarbeiten, werden die experimentellen Ergebnisse verglichen und analysiert.


  2. Bildsegmentierung: Dieses Dokument ist in zwei Teile unterteilt: Bildzielsegmentierung und Zielbereichssegmentierung.


  Die Bildzielsegmentierung zielt darauf ab, die gesamte Titanmutter aus dem Hintergrund zu extrahieren, und die Zielbereichssegmentierung besteht darin, das extrahierte Titanmutterbild genau zu segmentieren, um die Bohrung, die Stirnfläche und die Zahnradteile zu trennen.


  Bei der Erforschung von Bildsegmentierungsalgorithmen sind folgende Bildverarbeitungen zu verwenden: Vorverarbeitung, Erkennung von Titannusskanten, Extraktion von Titannusszielen, Segmentierung von Titannussbereichen, Extraktion von Defektmerkmalen usw. Unter diesen wird die Vorverarbeitung verwendet Der erste Teil des Experiments, um einen Teil des Vorverarbeitungsalgorithmus und seiner Kombination abzuleiten, die Segmentierung der Titannuss-Zielextraktion unter Verwendung einer auf Kantenerkennung basierenden Bildsegmentierungstechnologie, die Segmentierung der Titannussregion unter Verwendung einer Kombination aus Fuzzy. Das Endergebnis ist die vollständige Extraktion von verschiedene regionale Merkmale der Titannuss, auf die sich dieses Papier konzentriert.


  3. Fehlererkennung: Oberflächenfehler der Titanmutter, einschließlich Endfehler, Fehler im Loch, Zahnradfehler, drei Teile. In dieser Arbeit wird zunächst die detaillierte Fehlerklassifizierung für verschiedene Regionen durchgeführt.


  In Kombination mit der SVM-Theorie werden dann für jeden Defekt mehrere Merkmale und ihre Fusionsmerkmale extrahiert und im SVM-Klassifikator verwendet, um die entsprechenden Defekte zu erkennen und zu identifizieren.


  Basierend auf den experimentellen Ergebnissen wird schließlich die Erkennungsrate jedes Merkmals verglichen und auf dieser Basis die optimale Lösung für die Erkennung von Titannussdefekten vorgeschlagen.


  4. Testexperiment: Um die obige Algorithmus-Theorie auf das System zur Erkennung von Titan-Nuss-Erscheinungsfehlern anzuwenden, wurden in diesem Artikel zusammen mit der Laborplattform die entsprechenden Testexperimente durchgeführt, um die Wirksamkeit und den Echtzeit-Algorithmus zu überprüfen.