ricerca e realizzazione del difetto del dado in titanio

La tecnologia di rilevamento dei difetti della superficie del dado in titanio è una delle tecnologie chiave per migliorare la competitività dei prodotti aziendali e migliorare il processo di produzione, mentre la tradizionale tecnologia di rilevamento dei difetti della superficie è difficile da soddisfare le esigenze di produzione ad alta velocità, l'implementazione della visione artificiale basata sistema di ispezione in linea del dado in titanio per garantire l'efficienza e l'accuratezza delle parti di ispezione immediata.


  Al momento, sebbene nella produzione industriale siano utilizzati sistemi di ispezione visiva, la tecnologia di ispezione online basata sulla visione artificiale per i difetti superficiali dei dadi in titanio è ancora in fase di ricerca e sviluppo in Cina.


  Questo progetto prende l'ispezione ad alta velocità dei dadi in titanio come oggetto di esempio e studia l'algoritmo chiave del rilevamento dei difetti del dado in titanio basato sulla visione artificiale, studia approfonditamente il rilevamento del bordo del dado in titanio e l'algoritmo di segmentazione dell'area e conduce analisi sperimentali di vari algoritmi.


  Il contenuto specifico della ricerca è suddiviso nei seguenti punti.


  1. pre-elaborazione delle immagini: questo documento conduce innanzitutto uno studio di pre-elaborazione sulle immagini del dado in titanio ottenute online.


  La pre-elaborazione è un importante lavoro di pre-elaborazione per l'elaborazione e l'analisi delle immagini, che influisce direttamente sulla precisione dell'elaborazione delle immagini.


  La pre-elaborazione dell'immagine comprende due parti: filtraggio (denoising) e miglioramento. In questo documento vengono introdotti la classificazione e il modello del rumore dell'immagine, i metodi di filtraggio classici vengono introdotti in dettaglio e analizzati sperimentalmente, quindi vengono utilizzati vari algoritmi di miglioramento dell'immagine come l'equalizzazione dell'istogramma, il filtro di Butterworth e gli algoritmi di miglioramento dell'immagine basati sulla teoria fuzzy. per elaborare rispettivamente le immagini del dado in titanio e i risultati sperimentali vengono confrontati e analizzati.


  2. Segmentazione dell'immagine: questo documento è diviso in due parti: segmentazione del target dell'immagine e segmentazione della regione target.


  La segmentazione del target dell'immagine ha lo scopo di estrarre l'intero dado in titanio dallo sfondo e la segmentazione della regione target consiste nel segmentare accuratamente l'immagine del dado in titanio estratta per separare il foro, la faccia terminale e le parti dell'ingranaggio.


  Nel processo di ricerca dell'algoritmo di segmentazione dell'immagine, l'elaborazione delle immagini da utilizzare sono: pre-elaborazione, rilevamento del bordo del dado in titanio, estrazione del target del dado in titanio, segmentazione della regione del dado in titanio, estrazione della caratteristica del difetto, ecc. Tra questi, verrà utilizzata la pre-elaborazione la prima parte dell'esperimento per derivare parte dell'algoritmo di pre-elaborazione e la loro combinazione, segmentazione dell'estrazione del dado in titanio utilizzando la tecnologia di segmentazione dell'immagine basata sul rilevamento dei bordi, segmentazione della regione del dado in titanio utilizzando una combinazione di fuzzy Il risultato finale è l'estrazione completa di diverse caratteristiche regionali del dado in titanio, che è il fulcro di questo documento.


  3. Rilevamento dei difetti: difetti della superficie del dado in titanio inclusi difetti all'estremità, difetti nel foro, difetti dell'ingranaggio tre parti. In questo documento, prima di tutto, viene eseguita la classificazione dettagliata dei difetti per diverse regioni.


  Quindi, in combinazione con la teoria SVM, per ogni difetto, più caratteristiche e le loro caratteristiche di fusione vengono estratte e utilizzate nel classificatore SVM per rilevare e identificare i difetti corrispondenti.


  Infine, sulla base dei risultati sperimentali, viene confrontato il tasso di rilevamento di ciascuna caratteristica e su questa base viene proposta la soluzione ottimale per il rilevamento dei difetti del dado in titanio.


  4. Esperimento di prova: al fine di applicare la teoria dell'algoritmo di cui sopra al sistema di rilevamento dei difetti dell'aspetto del dado in titanio, questo documento si è combinato con la piattaforma del laboratorio per condurre gli esperimenti di prova corrispondenti per verificare l'efficacia e l'algoritmo in tempo reale.

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