文档介绍：武汉科技大学研究生学位论文创新性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文是本人在导师指导下,独立进行研究所取得的成果。除了文中已经注明引用的内容或属合作研究共同完成的工作外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。论文作者签名:月(t:t:').I(,J 日期:σ"V ν研究生学位论文版权使用授权声明本论文的研究成果归武汉科技大学所有,其研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解武汉科技大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门(按照《武汉科技大学关于研究生学位论文收录工作的规定》执行)送交论文的复印件和电子版本,允许论文被查阅和借阅,同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校认可的国家相关数据库进行黯帮快民检索和对外服务。论文作者签名: J们指导教师签名:二之企啡日期:与r4‘δ.,摘要机械零部件的浅表裂纹和应力集中会在使用过程中突然引发构件的疲劳断裂,直接影响到其使用寿命和安全性,危害极大,因而及时检测出机械零部件的表面微裂纹具有非常重要的意义。本文应用基于数字图像处理的检测技术对机械零件表面缺陷的检测进行了研究。利用VS2008编程工具,针对相应的数字图像处理算法,设计实验软件系统,完成了对零件表面裂纹静态图像的处理与裂纹的特征提取,给出了零件表面裂纹缺陷检测有效性的评价体系。首先说明了数字图像处理的内容、特点与运算方法,并简单介绍了数字图像处理检测系统的构成,以及其一般工作步骤。其次,针对现场获取裂纹图像时,受到外界环境、传输过程等造成的图像灰度模糊、噪声干扰等情况,对裂纹图像进行了改善处理。通过灰度直方图分析了图像的灰度分布情况,并以此为依据,对图像进行分段线性拉伸,压缩裂纹图像中灰度两端区域上的噪声,突出了需要的细节部分。然后,分析了图像的噪声来源及类型,选择邻域均值和中值滤波方法对滤波效果进行了对比。中值滤波器是一种非线性滤波器,在一定程度上,可以克服线性滤波器如均值滤波等所造成的图像细节模糊,对于裂纹图像的滤波处理较为理想。本文确定了中值滤波的有效性,并进一步增加了改进的中值滤波处理。为了提取出裂纹区域,根据裂纹图像的灰度分布特点,对阈值分割方法进行了分析,重点突出了最大方差和迭代阈值分割法,从而得到将裂纹区域与背景分割的图像。在此基础上,由于分割后的裂纹图像中存在毛刺等缺陷、以及孤立分布在目标区域一定距离外的散点噪声,故对裂纹图像采用适当的结构元素进行了形态学处理,并结合基于边长阈值的孤立噪声点去除方法,得到了边界保存较好裂纹二值图像。最后,本文利用扫描标号、轮廓跟踪获取目标边界链码的描述方法,以及提出了基于形态学的细化方法,分析了零件表面裂纹图像中裂纹的长度、区域周长和面积特征,然后引入圆形度参数,实现了对零件表面裂纹缺陷的检测和判决。关键词:零件;表面裂纹;数字图像处理;特征提取;ponentfatiguefractureintheprocessofusing,whichdirectlyaffectstheirlifeandsafety,andalongwithgreatharm,,pletetheprocessingforstaticimageofsurfacecrackofpartsandfeatureextractionofcrack,,thispaperdescribethecontent,characteristicsandoperationmethodsofdigitalimageprocessingandmakeabriefintroductiononthestructureofdetectionsystembasedondigitalimagepr