玻璃制品裂纹论文_姜颖军

导读:本文包含了玻璃制品裂纹论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:裂纹,玻璃制品,边界,简易,特征,视觉,计算机。

玻璃制品裂纹论文文献综述

姜颖军^[1]（2000）在《计算机视觉在玻璃制品裂纹检测中的应用》一文中研究指出在玻璃制品的生产过程中，随着生产速度的提高以及越来越严格的质量要求，传统的人工检测裂纹的方法由于受主观因素的影响，已不能保质保量的完成生产任务。在这种情况下，国内外不少厂家开始研制用于玻璃制品裂纹检测的机器。从已开发的产品来看，它们都具有机械制造要求高、不易调整且价格昂贵等缺点。随着计算机软件，硬件的发展，以及计算机视觉相关理论的完善，用计算机视觉进行裂纹检测的方法已变得切实可行。在国外已有少数厂家利用这一原理制造出较为成功的产品，但在国内还处于起步阶段。按此方法制造的检测设备相对以往的采用机械接触方式进行检测的设备，它具有以下优点：制造代价小，对机械制造的精度要求低；灵活性高，易于调试；系统的检测速度可随CPU速度的提高而不断增加；工作环境要求低。作者研制的“玻璃瓶裂纹检测系统”是“玻璃制品的计算机视觉在线检测系统”的一个子系统。整个系统由广西师范大学电子研究所与桂林市玻璃厂协作开发。对于用计算机视觉进行玻璃制品裂纹的检测，该系统提出了在国内尚属全新的两种方法：简易判断法和边界特征判断法。这两种方法都采用非接触的传感方式。首先，选取合适的相机、光源、图像卡，在特定的空间位置获取能反映裂纹存在的一系列数字图像。由于是利用裂纹的反射光来进行判断，而裂纹在玻璃瓶上的位置并不确定，玻璃瓶的四周都有存在的可能性，因此必需对玻璃瓶进行旋转拍摄。系统采用的方法是固定相机和光源，旋转玻璃瓶，对每个玻璃瓶以固定频率摄取一系列图像，然后直接在用户内存对图像进行各种预处理，在预处理的基础上对图像进行分割，以便把裂纹小区和其他干扰小区分割开来，再对各小区提取特征，最后，根据各特征参数，使用不同的判断法则进行判断。简易判断法和边界特征判断法采用相同的途径获取图像。在图像预处理阶段，前者使用邻域平均法进行噪声平滑，后者使用中值滤波法进行噪声平滑，这两种平滑方法对物体边缘产生不同的影响。邻域平均法使图像边界模糊，中值滤波法能保持图像边界基本不失真。在图像分割阶段，两者都使用门限化法(最佳阈值法)进行图像分割。在简易判断法中，抽取光斑面积和光斑位置两类特征作为判断依据。而在边界特征判断法中，在门限化的基础上用拉普拉斯算子进行边缘检测，提取各区域边缘，计算边界链码，然后再使用傅立叶级数提取边界特征细长度和圆形度作为判断依据。在都能保证对裂纹进行有效判断的前提下，相对于简易判断法，边界特征判断法对用于检测的机械设备要求低，但是处理速度慢。其实质是牺牲部分处理速度来换取低价格、低精度的机械设备。作者用Visual C++较成功地实现玻璃瓶裂纹的检测。(本文来源于《广西师范大学》期刊2000-05-01）