文档介绍：—————————————————————————————————基于图像处理的轴类零件表面裂纹检测_ 厉荣宣 2015 年 2月图学学报 JOURNAL OF GRAPHICS 第 36卷第1期 基于图像处理的轴类零件表面裂纹检测厉荣宣, 沈希忠, 张树行, 陈圣杰( 上海应用技术学院电气与电子工程学院,上海 201418) 摘要: 针对轴类零件表面图像的特点, 提出一种基于图像处理的表面裂纹检测算法。算法首先采用空域和小波域混合滤波对图像去噪, 提出一种图像分块自适应模糊集增强方法, 以提高裂纹区和背景区的对比度; 然后应用 Canny 边缘检测算子和数学形态学操作进行图像分割, 提取裂纹区域; 最后通过计算裂纹连通域的圆形度和长宽比特征判断零件的表面图像中是否有裂纹存在, 实现裂纹检测。试验表明, 该算法即使在信噪比不高的图像中也能实现对目标裂纹的检测,证明了算法的有效性。关键—————————————————————————————————词:图像处理;裂纹检测;小波;模糊集增强;形态学操作中图分类号: TP 文献标识码: A 文章编号: 2095-302X(2015)01-0062- 06 Surface Crack Detection of ponents Based on Image Processing Li Rongxuan, Shen Xizhong, Zhang Shuhang, Chen Shengjie (School of Electrical and Electronic Engingeering, Shanghai Institute of Technology, Shanghai 201418, China) Abstract: According to the characteristic of the image ofa ponent surface, an algorithm to detect surface crack is proposed based on image processing. The algorithm firstly plex spatial and wavelet method to de-noising, comes up with an adaptive fuzzy enhancement of block matrix to improve the contrast of crack and background. Canny edge detection and morphology operation are used for image segmentation. At last, the circularity and length-width ratio are obtained to judge the existence of crack, and crack detection is done eventually. The result of test manifests the accurate detection of crack even if the signal to noise ratio is not very high, proving the effectiveness of algorithm. Keywords: image processing; crack detection; wavelet; fuzzy enhancement; morphology operation 随着科技发展和工业自动化水平的提高, 企业对所生产零件的缺—————————————————————————————————陷检测效率及准确率要求越来越高。在以往, 大多零件的表面缺陷检测主要靠人工,效率低而且容易产生误判[1] 。近年来, 随着数字图像技术的不断发展, 由计算机视觉系统取代人工进行表面缺陷图像的处理、分析、识别成为研究和应用的热点。针对某种精密零件的表面缺陷,文献[2] 运用像素特征定位方法, 将目标图像二值化, 完成零件和背景区分, 避免了采用标准网格平面标定的繁琐过程, 提高了测量精度和速度。文献[3] 对齿轮的缺陷图像进行研究, 提出了迭代阈值构造法, 解决了阈值易受噪声干扰的问题。为了对某机械加工零件表面进行可靠、有效地检测, 文献[4] 根据机械加工零件表面的纹理特点, 设计了一种新的图像频域滤波器,可增强缺陷纹理图像并抑制背景纹理第1期厉荣宣等:基于图像处理的轴类零件表面裂纹检测 63 对缺陷纹理检测的干扰, 再通过图像分割的方法实现缺陷纹理和背景纹