基于数字图像处理技术的缺陷检测算法研究 精品
基于图像处理的视觉缺陷检测算法研究
基于图像处理的视觉缺陷检测算法研究近年来，随着科技的不断发展和应用，图像处理技术被广泛应用于工业生产、医学诊断、安全监控等领域。
其中，基于图像处理的视觉缺陷检测算法成为了研究的热点之一。
本文旨在探讨基于图像处理的视觉缺陷检测算法的研究现状、方法和应用前景。
一、研究现状随着数字图像技术的发展，视觉缺陷检测问题逐渐被加强。
传统的缺陷检测方法多采用经验判断或人工识别，效率和准确率都不高。
而基于图像处理的视觉缺陷检测算法能够快速、精确地检测出图像中的缺陷，成为了人们关注的焦点之一。
目前，基于图像处理的视觉缺陷检测算法主要分为以下几种：1. 基于特征提取的方法：该方法主要依靠图像中的某些特征值，如纹理、颜色等特征来检测缺陷。
具有较高的准确率和鲁棒性，但缺点是算法的复杂度较高。
2. 基于传统机器学习算法的方法：该方法主要采用传统的机器学习算法，如支持向量机、决策树等，通过训练模型来预测缺陷。
具有较高的准确率和鲁棒性，但是需要大量的训练数据和精心设计的特征提取方法。
3. 基于深度学习的方法：该方法主要采用深度神经网络模型来进行缺陷检测。
由于深度学习技术能够自动提取特征和学习模型，相比传统的机器学习算法提高了准确率和鲁棒性，但是需要大量的训练数据和优秀的神经网络架构。
二、研究方法基于图像处理的视觉缺陷检测算法的研究方法主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理：对原始图像进行滤波、灰度化、边缘检测等操作，去除噪声和干扰，以便后续处理。
2. 特征提取：根据不同的算法，提取图像中的纹理、颜色、形状等特征，以便后续分类。
3. 数据集准备：准备大量的训练数据和测试数据，以便对模型进行训练和测试。
4. 算法建模：根据所选的算法，建立相应的模型并进行训练，在合适的损失函数下不断优化模型。
5. 缺陷检测：将训练好的模型应用于测试数据集中，检测出图像中的缺陷并进行分类和定位。
6. 结果评估：对模型的准确率、召回率、F1值等指标进行评估并不断改进算法。
基于图像处理技术的芯片表面缺陷检测研究
基于图像处理技术的芯片表面缺陷检测研究随着现代科技的不断发展，芯片在人类的生活中扮演着愈来愈重要的角色。
而作为芯片制造过程中不可或缺的一部分，芯片表面缺陷的检测显得尤为重要。
传统的芯片表面缺陷检测通常采用人工目视或显微镜检测，但这种方法耗时耗力且易出错。
而基于图像处理技术的芯片表面缺陷检测则能将检测效率提高数倍，同时大大降低出错率，因此备受青睐。
一、图像处理技术在芯片表面缺陷检测中的应用图像处理技术是指将数字图像转换为数字信号后采用计算机对数字信号进行处理的一种技术。
在芯片表面缺陷检测中，图像处理技术通常包括以下几个步骤：采集芯片图像、预处理、特征提取以及分类识别等。
其中，采集芯片图像可以使用高分辨率的数码相机或光学显微镜等，而预处理则主要是对采集到的芯片图像进行噪声抑制、图像增强等处理。
特征提取是对预处理后的芯片图像进行特征提取，如角点、棱边、纹理等特征，便于后续的分类识别。
最后，对特征进行分类识别，可以使用常见的模式识别算法，如神经网络、支持向量机等。
二、图像处理技术在芯片表面缺陷检测中的优势与传统的芯片表面缺陷检测相比，基于图像处理技术的芯片表面缺陷检测的优势在于：1. 高效快捷。
传统的人工目视或显微镜检测需要耗费大量的人力资源，并且容易出错。
而基于图像处理技术的芯片表面缺陷检测能够快速准确地检测出芯片表面的缺陷，有效提高了检测效率。
2. 精度高。
基于图像处理技术的缺陷检测可以实现对芯片表面缺陷的高精度检测，并且能够检测出其他方法无法检测的微小缺陷，大大提高了缺陷检测的精度。
3. 数据量大。
基于数字图像处理技术的芯片表面缺陷检测可以对大规模、多维度数据的芯片进行批量检测，极大地扩展了检测规模。
三、图像处理技术在芯片表面缺陷检测中的应用前景随着数字化技术的不断发展，基于图像处理技术的芯片表面缺陷检测也将会得到迅速发展。
未来，基于图像处理技术的芯片表面缺陷检测将会在以下几个方面得到应用：1. 自动化。
基于数字图像处理的铁路铁轨缺陷检测技术研究
基于数字图像处理的铁路铁轨缺陷检测技术研究铁路是国家重要的交通基础设施之一，而铁轨的安全性对于列车的正常运行至关重要。
然而，由于长期使用和自然环境的影响，铁轨上常常会产生一些缺陷，如裂缝、磨损等，如果不及时发现和修复，将会对列车的运行安全造成严重威胁。
因此，研究一种高效准确的铁路铁轨缺陷检测技术显得尤为重要。
数字图像处理作为一种应用广泛且有效的图像处理技术，可以用来实现铁路铁轨缺陷的自动检测，大大提高检测的精度和效率。
一、数字图像预处理数字图像处理的第一步是对图像进行预处理，以提高后续处理的效果。
铁轨缺陷图像常常受到光照条件、图像噪声等因素的影响，因此需要对图像进行增强和去噪。
常用的方法包括直方图均衡化、中值滤波等。
直方图均衡化可以增强图像的对比度，使得缺陷更加明显；中值滤波可以有效消除图像中的椒盐噪声和高斯噪声。
二、铁路铁轨边缘检测铁轨缺陷通常表现为铁轨表面的纹理变化或断裂，因此可以通过边缘检测来提取缺陷的轮廓。
常用的边缘检测算法有Canny算子、Sobel 算子等。
这些算子可以有效地提取图像的边缘信息，帮助我们找到铁轨的位置和形状。
三、铁路铁轨缺陷特征提取在检测到铁轨边缘后，可以利用特征提取方法来描述铁轨的缺陷。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
对于铁轨缺陷检测，通常采用纹理特征来描述缺陷，例如灰度共生矩阵（GLCM）、小波变换等。
这些特征可以帮助我们区分正常铁轨和有缺陷的铁轨，为后续的分类和识别提供依据。
四、缺陷分类和识别在特征提取之后，需要对提取的特征进行分类和识别，以确定铁轨是否存在缺陷。
常见的分类方法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
这些方法可以通过对已标注的样本进行学习，建立缺陷和非缺陷之间的分类模型，并用于对新的铁轨图像进行判断和识别。
五、实验和验证为了验证基于数字图像处理的铁路铁轨缺陷检测技术的有效性，需要进行大量的实验。
可以采用真实采集的铁轨图像或者仿真生成的图像进行实验，通过与人工标注的结果进行比对，评估算法的准确性和鲁棒性。
基于图像缺陷检测的质量检测技术研究
基于图像缺陷检测的质量检测技术研究一. 前言随着现代工业的不断发展，产品质量成为了各行各业的关键问题之一。
针对产品质量的检测与监控，图像缺陷检测技术成为了一种常用的手段。
本文将围绕基于图像缺陷检测的质量检测技术展开阐述。
二. 图像缺陷的分类1. 几何缺陷几何缺陷是指产品出现的一些形状或者位置的不合理性，这可能是由安装或者模具设计等因素引起的。
例如，零件的形状可能不如预期, 或者它们的位置可能有问题。
2. 表面缺陷表面缺陷是指材料在表面上出现的任何类型的问题，例如划痕、坑洼、气泡、裂纹等。
3. 内部缺陷内部缺陷是指材料或产品结构中的缺陷，包括气泡、杂质、中空、裂缝、热裂纹等。
三. 基于图像缺陷检测的质量检测技术1. 传统方法在传统的质量检测方法中，通常是人工视觉进行缺陷的检测与识别。
然而，这种方法繁琐，容易出现人为误判和漏判的情况。
为了降低人工误识率，智能检测算法被广泛应用于产品质量检测领域。
其中图像缺陷检测技术应用也愈发广泛。
2. 基于计算机视觉的技术基于计算机视觉的检测技术是当前图像缺陷检测的主流方法之一，通过使用数字图像处理算法和机器学习技术，可以自动地在图像中识别出各种类型的缺陷。
例如，在铝锭质量检测领域，可以使用智能识别算法来检测铝锭中的表面缺陷。
3. 基于深度学习的技术随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像缺陷检测技术正逐渐成为工业界的研究热点。
可以利用深度学习模型训练缺陷检测算法，提高缺陷检测的准确率。
例如，在自动化光学镜头加工中，可以利用深度学习算法来检测出光学镜头中的几何缺陷。
四. 智能缺陷识别系统的建设在实际应用中，基于图像缺陷检测的质量检测技术需要建设完备的智能缺陷识别系统。
智能缺陷识别系统通常由图像采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、分类模块和结果展示模块等组成。
1. 图像采集模块图像采集模块负责采集待检测产品图像。
2. 图像预处理模块图像预处理模块通常包括图像的灰度化、降噪和增强等过程。
基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法
基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法随着现代电子技术的快速发展，印刷电路板的应用越来越广泛。
然而，印刷电路板的制作过程中，由于工艺和设备的限制，往往会出现一些缺陷。
这些缺陷不仅会影响印刷电路板的质量，还可能会引起电路故障，给用户带来不便。
因此，如何有效地检测印刷电路板的缺陷，成为了当前印刷电路板制作领域需要解决的重要问题之一。
数字图像处理技术是一种有效的解决方案。
它可以通过对印刷电路板图像的处理和分析，快速、准确地检测印刷电路板的缺陷。
本文将介绍一种基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法。
首先，我们需要获取印刷电路板的数字图像。
通常，这可以通过扫描或拍照的方式获取。
获取图像后，需要对其进行预处理。
预处理的目的是消除图像中的噪声和影响缺陷检测的因素。
预处理可包括以下几个步骤：1.灰度化：将彩色图像转换为灰度图像。
这样做的目的是便于后续处理。
2.图像增强：对灰度图像进行增强，可以使图像中的缺陷更加明显。
常用的增强方法有直方图均衡化、滤波和边缘增强等。
3.分割：将图像分割成不同的区域。
这样做的目的是便于对不同区域进行分析和处理。
常用的分割方法有阈值分割、区域生长法和边缘检测法等。
4.噪声滤波：用于去除图像中的噪声。
常用的滤波方法有中值滤波、高斯滤波和基于小波变换的滤波等。
处理完图像后，接下来进行缺陷检测。
缺陷检测需要针对不同的缺陷进行处理。
下面以印刷电路板中最常见的4种缺陷（断路、短路、孔误钻和焊盘虚焊）为例，介绍相应的检测方法。
1.断路检测断路是印刷电路板制作过程中常见的一种缺陷。
断路检测的主要方法是基于卷积神经网络（CNN）的图像分类。
这种方法需要大量的训练数据，即对包含断路和正常区域的图像进行标记和训练。
在实际检测中，对于图像中的每个点，通过CNN 对其进行分类，得到一个0或1的结果，表示该点是否存在断路。
2.短路检测短路和断路不同，短路是两条不同的电路线之间意外连接而导致的电阻降低。
短路检测的主要方法是基于图像分割和形状分析的方法。
基于图像处理技术的缺陷检测研究
基于图像处理技术的缺陷检测研究现代工业生产中，逐渐普及的自动化生产线中往往会使用大量的机器视觉系统来对生产过程中的工件进行检测。
而在工件检测过程中，缺陷检测是其中一项重要的任务。
传统的缺陷检测通常需要人工进行，效率低下且容易出现误判，而基于图像处理技术的缺陷检测则可以提高检测效率和准确度。
图像处理技术的缺陷检测是利用计算机在数组空间上对数字图像进行处理。
主要技术包括图像预处理、图像增强、特征提取、分类识别等。
这些技术可以实现对图像中的黑色和白色部分进行分离、去除噪声和抑制干扰等操作。
在此基础上，就可以针对图像中存在的各种缺陷进行识别和分类。
具体而言，常用的技术包括边缘检测、区域分割、纹理特征提取等。
边缘检测是图像处理技术中最基本的操作之一。
通过边缘检测可以对图像中的边缘进行检测和分割，从而实现对图像中存在的缺陷进行有效的定位和识别。
常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
Sobel算子是一种通过对图像进行卷积运算来实现边缘检测的算法，其原理是通过计算图像像素点的灰度值变化来确定图像中的边缘位置。
Canny算法则是边缘检测中最为经典和准确的一种算法。
该算法通过多级边缘检测、非极大值抑制、双阈值分割等操作，可以实现对图像中边缘的精确检测和提取。
区域分割是基于图像处理技术的缺陷检测中的另一种常用技术。
区域分割的目的是将图像中的各个区域进行划分，从而实现对不同区域中的缺陷进行准确定位和分类。
常用的区域分割技术包括基于阈值的分割、基于图论的分割、基于聚类的分割等。
其中，基于聚类的分割技术是应用较为广泛的一种技术。
该技术通过对图像中的像素点进行聚类，实现对不同区域的分割，从而提高缺陷检测的准确度和效率。
纹理特征提取是基于图像处理技术的缺陷检测中的另一个重要技术。
纹理特征提取的目的是提取图像中存在的不同纹理特征，并通过这些特征来识别和分类图像中的缺陷。
常用的纹理特征提取技术包括灰度共生矩阵法、小波变换法、Gabor滤波器法等。
基于图像处理的产品缺陷检测方法研究
基于图像处理的产品缺陷检测方法研究随着制造业的发展和全球市场的竞争加剧，产品质量成为企业最为关注的问题之一。
产品缺陷不仅会损害企业的声誉，还会造成巨大的经济损失。
因此，如何快速高效地检测产品的缺陷成为了研究的热点之一。
而基于图像处理的产品缺陷检测方法正逐渐成为了一种重要且可行的解决方案。
首先，图像处理技术可以实现对产品缺陷的快速准确的检测。
传统的产品缺陷检测方法通常需要人工参与，效率低下且易受主观因素影响。
而基于图像处理的方法利用计算机对图像进行处理和分析，可以快速而准确地判断产品是否存在缺陷。
例如，利用图像分割、边缘检测和形态学等算法，可以将产品图像中的缺陷区域与正常区域进行有效分离并提取出来。
同时，基于机器学习的方法也可以通过对大量缺陷图像的学习和训练，实现对缺陷的自动检测和分类。
这些图像处理技术的应用，可以大大提高产品缺陷检测的准确性和效率。
其次，基于图像处理的产品缺陷检测方法具有广泛的适用性。
不同的生产过程和产品类型可能会出现各种各样的缺陷，如裂纹、毛刺、漏涂等。
传统的检测方法往往针对特定的缺陷进行设计，对于其他缺陷的检测效果较差。
而基于图像处理的方法可以通过对产品图像的全面分析，对不同类型的缺陷都可以进行有效检测。
只需要提供缺陷的样本图像，算法就可以通过学习和训练自动识别和检测类似的缺陷。
这使得基于图像处理的方法具有较好的通用性和扩展性，可以适用于不同行业和领域的产品缺陷检测。
此外，基于图像处理的产品缺陷检测方法还可以实现对产品生产过程的实时监控。
在传统的生产环境中，产品质量通常在生产完成后进行全面检测，这样一来，如果出现缺陷，就需要进行返工或报废。
而基于图像处理的方法可以实现对产品生产过程的实时监控和反馈。
通过安装相机和图像处理软件在生产线上对产品进行连续拍摄和分析，可以及时发现和纠正生产过程中出现的缺陷，从而减少不良品的产生。
这不仅可以提高产品质量，还可以提高生产效率。
综上所述，基于图像处理的产品缺陷检测方法具有快速、准确和通用的优势。
基于数字图像处理技术的机件缺陷检测系统-4.0
毕业设计题目基于数字图像处理技术的机件缺陷检测系统学生姓名***学号13****17专业班级计算机科学与技术**指导教师***学院计通学院答辩日期2017.6.15基于数字图像处理技术的机件缺陷检测系统Mechanical Defect Detection System Based on Digital Image Processing Technology***（***）13******前言当今世界的发展，使得人类物质极大化丰富，各种机件组合为人们的衣、食、住、行提供了便利，但是随着机件的使用磨损程度会不断提高，机件运转的安全性也得不到保证，可能会在生产、生活的过程中出现巨大的隐患，不利于社会的发展和资源的合理利用。
机件的缺陷检测已经成为我们计算机行业发展所必须解决的问题了，我们要通过对图像的处理，对机件进行定期检测，一方面保证生产、生活的安全性，一方面做到合理使用资源，提高资源有效利用率。
图像处理的主要方法有：图像增强、复原、编码、压缩等。
最早使用该技术的是美国的实验室在20世纪60年代采用图像处理技术，通过几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，考虑太阳对月球的影响，成功绘制出月球表面地图，实践证明该方法取得了很大的成功。
20世纪70年代数字图像处理技术在医学上也取得了巨大的成功，其主要成果是CT装置，可以清晰并且无损伤检测人体各部位断层图像，该技术也成功获得1979年诺贝尔奖，说明它对人类做出的贡献。
20世纪70年代中期开始，随着人工智能、计算机视觉、数学科学研究的迅速发展，数字图像处理也向更深层次进行了发展。
摘要随着社会的发展和时代的进步，机件成为生活和工作必不可缺的一部分，如何高效率的使用机件，在机件有效的使用程度内使其创造的经济效益最大化，是我们学习和工作的一个重要方向。
该系统的功能设计主要是采用B/S模式，开发环境具体包含有jdk 1.8.0_121+Eclipse 4.5.2+Apache Tomcat/8.0.38,开发框架选用的是SpringMVC，数据库设计模式主要选用的是MySQL 5.7.12。
基于图像处理的工业缺陷检测算法研究
基于图像处理的工业缺陷检测算法研究第一章引言1.1 研究背景近年来，随着工业技术的不断发展，工业生产过程中关于产品质量的要求也越来越高。
传统的质量检测方法通常需要依靠人工进行，费时费力且易出错。
因此，研究一种基于图像处理的工业缺陷检测算法，能够有效地提高检测准确性和效率，具有重要的实际意义。
1.2 研究意义工业缺陷检测一直是工业界的一个重要问题。
通过引入图像处理技术，可以将人工检测的缺陷检测过程自动化，提高缺陷检测的效率和准确性。
此外，基于图像处理的工业缺陷检测算法还可应用于多个领域，如电子、汽车、医疗等。
1.3 主要内容本文旨在研究基于图像处理的工业缺陷检测算法，并探讨其在工业领域中的应用。
具体而言，本文将从图像获取、图像预处理、特征提取、缺陷检测算法等方面展开研究，以实现高效准确的工业缺陷检测。
第二章工业缺陷检测的基本原理2.1 图像获取工业缺陷检测的第一步是获取图像数据，通常采用摄像机拍摄的方式。
这种方式可以提供高质量的图像，但也可能受到光线、角度等因素的影响。
因此，在图像获取过程中需要注意调整参数，以获取清晰且具有足够细节的图像。
2.2 图像预处理图像预处理是指对原始图像进行处理，以减少图像的噪声、增强图像的对比度等。
常见的图像预处理方法包括灰度化、去噪处理、平滑滤波等。
这些预处理步骤对后续的特征提取和缺陷检测起到重要的作用。
2.3 特征提取特征提取是工业缺陷检测的核心步骤之一。
通过提取图像中的关键特征，可以有效地区分缺陷与正常区域。
常用的特征提取方法包括边缘检测、纹理分析、形状描述等。
选择合适的特征提取方法对于准确的缺陷检测非常重要。
2.4 缺陷检测算法缺陷检测算法是基于图像处理的工业缺陷检测中的关键环节。
目前，常用的缺陷检测算法包括基于统计学方法、机器学习方法和深度学习方法等。
这些算法可以通过对预先标记的正常和有缺陷的图像进行训练，并通过模型来判断新图像是否有缺陷。
第三章基于图像处理的工业缺陷检测算法研究3.1 图像预处理算法本章将研究图像预处理算法，包括灰度化、直方图均衡化、中值滤波等。
基于图像处理技术的火车轮胎缺陷检测研究
基于图像处理技术的火车轮胎缺陷检测研究在火车运输中，轮胎是非常重要的零件，它承载了整个车辆的重量，并且在运行过程中要经受巨大的压力和摩擦力。
若轮胎存在缺陷，不仅会影响列车的运行安全，还可能导致事故发生。
因此，对于火车轮胎的缺陷检测具有重要的意义。
而基于图像处理技术的检测方法，是当前比较先进、有效的一种方法。
一、图像处理技术在火车轮胎缺陷检测中的应用在火车轮胎缺陷检测中，图像处理技术被广泛应用。
主要包括以下几个步骤：1. 图像采集：通过高清相机，对轮胎表面进行拍摄，获取轮胎表面的图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括滤波、增强、去噪等操作，以减少噪声和干扰。
3. 特征提取：提取轮胎表面的几何、纹理和颜色等特征，通过这些特征来区分缺陷和正常。
4. 分类判别：将提取的特征送入分类器中进行分类和判断，从而确定轮胎是否存在缺陷。
在上述步骤中，特征提取和分类判别是非常重要的环节，需要综合考虑多种因素。
例如，纹理特征可以用来表征轮胎表面的纹理模式和缺陷纹理信息，几何特征可以用来描述轮胎表面几何形状和结构特征，颜色特征可以用来区分轮胎表面的颜色和色调变化等。
二、基于神经网络的火车轮胎缺陷检测方法目前，基于神经网络的图像处理技术已经成为了火车轮胎缺陷检测领域的主流方法之一。
根据这种方法，通过对轮胎表面图像进行处理和分析，提取出一系列特征，并将这些特征输入到神经网络模型中进行训练，从而实现轮胎缺陷检测的任务。
在神经网络模型中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是最常用的一种模型。
CNN模型通过学习图像的局部特征，可以自动提取轮胎表面图像的纹理和几何特征，并将这些特征组合起来，作为判断轮胎是否存在缺陷的依据。
此外，还可以使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、随机森林（Random Forest，RF）等分类器进行分类判别。
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指导教师
年月日
毕业设计(论文)评审意见书
评审意见：
评阅人职称
年月日
毕业设计(论文)答辩结果
院
系(专业)
毕业设计(论文)答辩组对学生所完成的课题为
的毕业设计(论文)经过答辩,其意见为
并确定成绩为
毕业设计(论文)答辩组负责人
答辩组成员
年月日
摘
随着数字图像处理技术在工业领域的发展，基于数字图像处理技术的机件缺陷检测得到了广泛的应用。低成本、无损伤、准确，快速，使得机器视觉在缺陷检测领域具有重要的意义。本题专门研究基于数字图像处理的缺陷检测算法，并在工业组态软件Xavis中实现，以便更好的应用于实际。本次毕设在缺陷检测识别中的算法作了较深入的研究。
课题的基本要求(工程设计类题应有技术经济分析要求)
1.查阅资料，了解目前缺陷检测领域的发展现状；
2.掌握数字图像处理的基本理论算法；
3.掌握Matlab/VC图像处理编程方法；
4.熟悉Xavis机器视觉平台。
5.进行Xavis、Visual C++、OpenCV的联合调试
完成任务后提交的书面材料要求(图纸规格、数量，论文字数，外文翻译字数等)
培养目标：掌握Visual Studio C++软件、Xavis软件和图像处理以及OpenCV的知识。同时培养良好的编程能力，分析和解决问题的能力，为以后的科研夯实基础。
设计(论文)的原始数据与资料
1．待进行缺陷检测的相关图片
2．VC++编程开发的相关书籍和网上资料
3．图像配准、图像处理、图像比对的基本原理
4．已经开发的Xavis底层函数与架构。
课题的主要任务
1.查阅相关文献，了解机器视觉在缺陷检测领域的重大意义；
2.在VC环境下，研究并实现缺陷检测（包括图像预处理、图像配准、图像比对）算法；
3.对比评价各种算法的优缺点，并针对实际应用提出自己的建议；
4.将自己的算法集成在机器视觉组态软件Xavis中。
毕业设计（论文）
题目基于数字图像处理技术的
缺陷检测算法研究
设计所在单位自动控制研究所
2010年06月
系（所）自控所
系(所)主任韩九强
批准日期
毕业设计(论文)任务书
电信学院院自动化系66班学生王全响
毕业设计(论文)课题基于数字图像处理技术的缺陷检测算法研究
毕业设计(论文)工作自2010年3月1日起至2010年6月20日止
针对待检测的缺陷图像，研究并提出了基于信息熵的缺陷检测算法、基于图像形态学处理的缺陷检测算法。并自己的创新性的提出了基于灰度信息的模板匹配缺陷检测算法并予以实现。取得了预想中的成果，检测的表面划痕效果清晰明显。
针对算法的封装与联合调试，在Visual Studio++下基于OpenCV视觉库，把检测算法封装成动态链接库文件，然后供工业视觉组态软件Xavis调用。经测试，程序运行、容错能力良好。检测程序适用范围也比较广。
关于机件的表面缺陷检测，本次毕设针首先对可用于缺陷检测的图像处理的各个基本算法，比如图像滤波，图像增强，图像形态学处理，图像分割，边缘检测等进行了研究。
针对待检测的图像的配准问题，采取Matlab对于基于harris角点检测的图像配准、基于灰度信息的模板匹配等各种算法进行了仿真。最终在毕设中采用了三种效果比较不错的配准算法。
此次毕设也我熟悉并掌握Visual Studio C++软件、Xavis软件和图像处理以及OpenCV的知识。同时培养了良好的编程能力，分析和解决问题的能力，为以后的科研夯实了基础。
关键词：缺陷检测；信息熵；模板匹配；Xavis；OpenCV
ABSTRACT
With the development of the digital image processing technology in the industry fields,the detection technologபைடு நூலகம் about mechanical defects based on digital image processing hasgotwidely used.Low-cost, no damage, accurate result and fast diagnosing, makes the machine vision plays an important part in the field of surface defects detection.This thesis research specially aboutthe algorithms of defects detection based on the digital imageprocessing technology, and it isachievedin the Xavis,which is one of theindustry configuration software.So it can be put into usebetter.This thesis researchesthe application in the detecting and distinguishing about defects in depth.
毕业设计(论文)进行地点：西安交大自控所
课题的背景、意义及培养目标
背景意义：随着数字图像处理技术在工业领域的发展，基于图像处理技术的机件缺陷得到了广泛的应用。低成本、无损伤、准确，快速，使得机器视觉在缺陷检测领域具有重要的意义。本题专门研究基于数字图像处理的缺陷检测算法，并在工业组态软件中实现，以便更好的应用于实际。
1.提交缺陷检测结果可以用于Xavis软件的一个动态链接库dll文件
2.撰写大于一万字的学位论文，并提交电子版
3.翻译一篇3000字左右英文文献
4.图纸规格：A4
主要参考文献
1阮宇编著.Visual C++ 6.0基础教程.清华大学出版社
2章毓晋编著.图像处理和分析.清华大学出版社
3Tinku Acharya、Ajoy K.Ray著田浩葛秀慧王顶等译.数字图像处理原理与应用,清华大学出版
4唐良瑞编著.图像处理实用技术.北京工业出版社
5王育坚编著.Visual C++面向对象编程教程.清华大学出版社
指导教师
接受设计(论文)任务日期
（注：由指导教师填写）学生签名：
西 安 交 通 大 学
毕业设计(论文)考核评议书
电信学院院自动化系(专业)自动化66班级
指导教师对学生王全响所完成的课题为基于数字图像处理技术的缺陷检测算法研究