文档介绍：机器视觉与图像处理课程设计机器视觉与图像处理大作业成绩评定表设计课题:学院名称:专业班级:学生姓名:基于机器视觉的表面缺陷检测技术电气工程学院自动F1205班学号:指导教师:设计时间:-:成绩:签名:年月日机器视觉与图像处理课程设计目次概述.................................................................................................................................................1基于机器视觉的表面检测控制系统的总体设计...................................................................................................................................................................................................................................................4表面缺陷检测软件设计......................................................................................................................................................................................................................................................................6总结.............................................................9参考文献.........................................................概述设计意义传统的人工检测产品表面质量的方法不仅工作量大,而且易受检测人员主观因素的影响,容易对产品表面缺陷造成漏检,尤其是变形较小、畸变不大的夹杂缺陷漏检,极大降低了产品的表面质量,从而不能够保证检测的效率与精度。而发展迅速的基于机器视觉的表面缺陷检测技术可以很好的解决这一问题。机器视觉主要是采用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。基于机器视觉技术的缺陷检测系统,由于其非接触检测测量,具有较高的准确度、较宽的光谱响应范围,可长时间稳定工作,节省大量劳动力资源,极大地提高了工作效率。可对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测。所以,人工检测难以达到降低消耗、提高产品质量的目的,采用基于机器视觉的表面缺陷检测技术成为必需。这也就是设计该基于机器视觉的表面检测控制系统的意义。机器视觉与图像处理技术简介图像处理技术简介:在机器视觉系统中,视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法,它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像灰度处理、小波处理、图像识别与理解等内容。经过这些处理后,输出图像的质量得到相当程度的改善,既改善了图像的视觉效果,又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。机器视觉技术简介:机器视觉是将图像处理、计算机图形学、模式识别、计算机技术、人工智能等众多学科高度集成和有机结合,而形成的一门综合性的技术。一般地说,机器视觉是研究计算机或其他处理器模拟生物宏观视觉功能的科学和技术,也就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统如图0主机视觉系统描述场景图像反馈成像系统光源机器视觉与图像处理课程设计图1-1机器视觉系统构成机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机