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未加工接合面视觉检测算法研究与实现开题报告

 2020-02-10 23:38:58  

1. 研究目的与意义(文献综述)

工业零件的制造集成了当今制造领域的先进技术。

尽管中国的工业生产起步较晚,然而,随着改革开放的深入,中国的工业生产取得了快速的进步。

将回转体零件为重要的传动部件在工业生产和生活中起着重要的作用,广泛应用于机械、汽车,在运输和其他行业。

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2. 研究的基本内容与方案

2.1设计的基本内容

发动机轴瓦轴承座自动化加工过程中,为防止轴承座出现结合面未加工而流入下一道工序,采用视觉检测方法检测结合面是否加工,根据工艺特点,研究一种算法并实现。

以发动机轴承座零件表面图像为研究对象,通过对零件表面缺陷进行分析与研究,提出了基于机器视觉的零件表面缺陷检测系统的研究。

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3. 研究计划与安排

周 次

时 间(周)

毕业设计内容

2~4

3

完成开题报告、外文翻译

5~7

3

图像预处理

8~11

4

完成缺陷标记算法、缺陷判定

12~14

3

缺陷检测软件完成

15~16

2

结果汇总、整理及校核

17

1

整理完成其他毕业设计成果,准备毕业设计答辩

4. 参考文献(12篇以上)

[1]P. Gamage. A real-time vision system for defect inspection in cast extrusion manufacturing process[J]. Into J Adv Manful Technol.2009: 144-156
[2]Gmb H V S. On-line detection, identification and visualization of surface defects. MPT Metallurgical Plant and Technology International, 2005, 28: 24-26
[3]Rubo Zhang, Jing Liu. Underwater Image Segmentation with Maximum Entropy Based on Particle Swarm Optimization. IMSCCS, 2006: 360-636
[4]Guangyu Liu, Hongyu Bian, Xiufen Ye, Hong Shi. An Improved Spectral Clustering Sonar Image Segmentation Method. 2011
[5]商俊敏, 宫闽军, 雷育良, 周晓军.基于机器视觉的在线轴承检测系统[J]. 组合机床与自动化加工技术, 2004(8): 51-55
[6]黎明, 马聪, 杨小芹. 机械加工零件表面纹理缺陷检测[J]. 中国图象图形学报:A 辑, 2004, 9(003): 318-322
[7]王吉晖, 金伟其, 王霞等. 基于数学形态学的像增强器缺陷的图像检测方法[J].光学技术, 2005, 31(3): 463-467
[8]刘蕴辉, 刘铁, 王全良等.基于图像处理的铁轨表面缺陷检测算法[J]. 计算机工程, 2007, 33(11): 236-238
[9]刘青, 张晓辉, 黄军勤. 基于机器视觉的钢球表面缺陷快速提取算法[J]. 激光杂志, 2014, 35(9): 58-61
[10]丁世飞, 齐丙娟, 谭红艳. 支持向量机理论与算法研究综述[J]. 2011, 40(1): 2-10
[11]Cary Bradski, Adrian Kaebler 著. 学习 Open CV[M]. 于仕琪, 刘瑞祯译, 北京:清华大学出版社, 2009
[12] Zheng Xiulian, Yuan Qiaoling, Shen Yaqi. Electronic components surface defects detecting technology based on image processing[J]. Journal of Mechanicalamp;Electrical Engineering , 2009,26(7):14-16. (in Chinese)
[13] Satorres Martinez S, Gomez OrtegaJ. A machine vision system for defect characterization on transparent parts with non-plane surfaces [J]. Machine Vision and Applications, 2012, 23(1):1-13
[14]张燕红,李瑛,张燕宁等.基于数学形态学的细胞图像 分割方法研究及实现[J].计算机与现代化,2013(7):135-137.
[15]何再兴, 张树有, 黄长林.基于缺陷特征与种子填充的轮毅缺陷检测方法[J].浙江大学学报(工学版), 2009, 43(7): 1230-1237


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