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1、-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)-第 51 页毕业设计（论文）题 目 基于数字图像处理技术的 缺陷检测算法研究 电信 学院 自动化 系 66 班学生姓名 学 号 指导教师 设计所在单位 自动控制研究所 毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意
2、。作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日期： 使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名： 日 期： 学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的
3、个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名： 日期： 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期： 年 月 日导师签名： 日期： 年 月 日指导教师评阅书指导教师评价：一、撰写（设计）过程1、学生在论文（设计）过程中的治学态度、工作精神 优 良 中 及格 不及格
4、2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度 优 良 中 及格 不及格3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力 优 良 中 及格 不及格4、研究方法的科学性；技术线路的可行性；设计方案的合理性 优 良 中 及格 不及格5、完成毕业论文（设计）期间的出勤情况 优 良 中 及格 不及格二、论文（设计）质量1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ 优 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ 优 良 中 及格 不及格三、论文（设计）水平1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 优 良 中 及格 不及格2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？
5、优 良 中 及格 不及格3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 优 良 中 及格 不及格建议成绩： 优 良 中 及格 不及格（在所选等级前的内画“”）指导教师： （签名） 单位： （盖章）年 月 日评阅教师评阅书评阅教师评价：一、论文（设计）质量1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ 优 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ 优 良 中 及格 不及格二、论文（设计）水平1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义 优 良 中 及格 不及格2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ 优 良 中 及格 不及格3、论文（设计说明书）所体现的整体水平
6、 优 良 中 及格 不及格建议成绩： 优 良 中 及格 不及格（在所选等级前的内画“”）评阅教师： （签名） 单位： （盖章）年 月 日教研室（或答辩小组）及教学系意见教研室（或答辩小组）评价：一、答辩过程1、毕业论文（设计）的基本要点和见解的叙述情况 优 良 中 及格 不及格2、对答辩问题的反应、理解、表达情况 优 良 中 及格 不及格3、学生答辩过程中的精神状态 优 良 中 及格 不及格二、论文（设计）质量1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？ 优 良 中 及格 不及格2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？ 优 良 中 及格 不及格三、论文（设计）水平1、论文（设计）
7、的理论意义或对解决实际问题的指导意义 优 良 中 及格 不及格2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？ 优 良 中 及格 不及格3、论文（设计说明书）所体现的整体水平 优 良 中 及格 不及格评定成绩： 优 良 中 及格 不及格（在所选等级前的内画“”）教研室主任（或答辩小组组长）： （签名）年 月 日教学系意见：系主任： （签名）年 月 日系 （ 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 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 2
8、010 年 6 月 20 日止毕业设计(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。 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 2VC+编程开发的相
9、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。 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Xa
10、vis、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) 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 3 Tinku 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
11、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 的毕业设计(论文)进行的情况，完成的质量及评分的意见： 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
12、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 要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。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harri
13、s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。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。此次毕设也我熟悉并掌握Visual Studio C+软件、Xavi
14、s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；OpenCVABSTRACTWith the development of the digital image processing technology in the industry fields, the detection technology about mechanical defects based on digital image processing has got widely used. Low-cost, n
15、o 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 about the algorithms of defects detection based on the digital image processing technology, and it is achieved in the Xavis, which
16、 is one of the industry configuration software. So it can be put into use better. This thesis researches the application in the detecting and distinguishing about defects in depth.We studied many elemental algorithms of the image processing about the surface defects detection, such as image filterin
17、g, image enhancement, image morphology and segmentation, edge detection.To slove the problem of the image registtration, we put forward the defect detection algorithms based on harris corner and template matching in gray level, and get the simulation results with Matlab. Finally we pick out three be
18、tter image registration algorithms.About the disabled image to be detected, we studied and put forward the defect detection algorithms based on information entropy and template matching in gray level. Being tested, we get the results expect, also the surface scratches are clearly evident.To achieve
19、the algorithms packaging and associated debugging, we make the detection algorithm into the dynamic link library files under Visual Studio + based on OpenCV vision library which can be used by Xavis, one of the industry configuration software about machine vision.Being tested, the program runs perfe
20、ctly and has a good fault tolerance. So it can be widely used about the detection program.I also studied and mastered the Visual Studio C +, Xavis and the knowledge of OpenCV. At the same time, it trans us the ability about programming, analyzing problems and solving problems. So it paves the way fo
21、r the research in the future.KEY WORDS: Defect detection; Information entropy; Template Matching; Xavis; OpenCV目 录1 绪论11.1 表面缺陷检测概述11.2 本文的工作及组织结构32 缺陷检测的数字图像处理实现52.1 数字图像处理的概念52.1.1 数字图像52.1.2 数字图象处理的三个层次62.1.3 数字图象处理的特点72.2 待检测图像的形态学处理82.2.1 膨胀82.2.2 腐蚀82.2.3 开和闭92.3 图像分割提取缺陷检测中的感兴趣区域92.3.1 灰度分割法1
22、02.3.2 轮廓提取与跟踪102.3.3 投影112.4 图像增强提取目标缺陷的研究122.4.1 图像平滑去除检测图像的噪声132.4.2 中值滤波降噪132.4.3 直方图均衡132.5 本章小结143 Xavis机器视觉平台与Matlab/VC/OpenCV联合调试的实现153.1 Matlab用于缺陷检测的仿真实现153.1.1 缺陷检测基本处理操作在Matlab中的实现153.1.2 图像增强153.1.3 3D图像恢复、图像融合、划痕检测、生物特征识别163.2 基于harris角点特征的缺陷图像配准Matlab仿真实现163.2.1 图像配准163.2.2 配准技术的流程163
23、.2.3 图像配准的方式163.2.4 图像配准方法173.2.5 基于Harris角点缺陷图像配准算法的研究173.3 OpenCV的运用和VC+、Xavis的联合调试的实现193.3.1 OpenCV的基本概念193.3.2 OpenCV的应用193.3.3 OpenCV的基本数据机构：IplImage结构193.3.4 Xavis、VC+、OpenCV联合调试实现缺陷检测算法203.4 本章小结224 基于图像处理的表面缺陷检测算法研究与实现234.1 基于图像处理的缺陷检测基本流程234.2 基于形态学处理的缺陷检测算法研究与实现244.2.1 高斯滤波，平滑图像244.2.2 二值化
24、前景图254.2.3 形态学滤波，去掉噪声264.2.4 提取轴承的轮廓，检测圆环的内径外径274.2.5 检测结果与分析284.3 基于信息熵的缺陷检测算法研究与实现294.3.1 信息熵在图像处理中基本概念294.3.2 信息熵检测的结果304.3.3 信息熵检测缺陷算法的优劣314.4 基于灰度信息的模板匹配缺陷检测算法的研究与实现324.4.1 三通道图像转单通道图像324.4.2 基于灰度信息的图像配准方法334.4.3 相似性度量344.4.4 基于灰度信息的模板匹配缺陷检测算法的OpenCV 与VC+实现354.5 本章小结415 结论与展望435.1 毕设成果435.2 检测算
25、法的评价与学术意义435.3 本次毕设存在的问题445.4 本科毕设感想和体会44参考文献45附 录46附录1 英文资料和译文46附录1-1英文原文46附录1-2中文翻译53附录2 4个VC+下的缺陷检测核心算法57附录2-1 缺陷检测算法2-基于灰度信息的模板匹配算法57附录2-2 缺陷检测算法3-基于图像信息熵的对比检测59附录2-3 配准中旋转函数的实现60附录2-4 图像信息熵的检测60致谢631 绪论 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。比如在工业领域，检测工件的表面是
26、否有缺陷，印刷品质量是否有缺陷，IC字符印刷的质量，电路板的质量等1都大量利用了图像处理技术。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Xavis2中实现，以便更好的应用于实际。Equation Chapter 1 Section 11.1 表面缺陷检测概述图像处理就是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理应用需要的行为1。图像处理的手段有光学方法和数学方法2。其中光学方法已经有了很长的发展历史，从简单的光学滤波到现在的激光全息技术，光学处理的理论也日趋完善，而且处理速度快，信息容量大，分辨率高。但是光学处理图像的精度不高，稳定性差，实时性差，在工业生产线上很少用。数字图像处理
27、就是利用数字计算机或其他数字硬件，对从图像信息转换而得的电信号进行某些数字运算，以提高图像的实用性。数字图像处理最早出现在20世纪50年代3，当时计算机已经发展到一定的水平，人们利用计算机来处理图像信息。在上个世纪六十年代，数字图像处理形成了一门学科。数字图像处理首次获得成功的应用的是美国喷气推进实验室（JPL），他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回月球照片使用了图像处理技术，由计算机绘制出了月球表面地图。数字图像处理的另一个成功的应用是医学上的3，1972年英国EMI公司的工程师Housfield发明了CT。1975年，EMI公司由研制成功了全身用的CT装置。CT装置的基本方法是根据人
28、体各部分的投影，利用数字图像处理技术来重构图像。如图 11所示。数字图像处理在这两方面巨大成功的应用极大的推动了数字图像处理的发展。图 11 计算机层析成像系统 CT在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用，例如光盘表面印刷质量检查，汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人
29、工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率（即“零缺陷”）。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行。而且人工检测还有可能因受到检测人员主观因素的影响较大,对产表面质量的检测不能得到足够的保证。由于人工检测的缺陷，人们自然而然的想到了利用图像处理技术来实现检测的自动化。而在早期，由于计算机处理速度比较慢，而图像处理往往涉及巨大的存储量和大量的运算，所以图像处理只能在大型计算机上运行，这限制了图像处理在工业表面检测中的应用。90年代，大规模集成电路的飞速发展，一方面使得计算机的速度成倍的提高，而计算机的价格却持续下降，另一方面使得CCD
30、的分辨率也越来越高,各公司也在各FPGA的基础上推出了各种图像处理得专用芯片这一切使得图像处理在工业产品表面缺陷检测中的应用的到了飞速的发展。由于数字图像在工业中的应用前景非常广泛，各个大公司也都纷纷开发出各种基于图像处理的检测系统。表面缺陷检测系统构成如图 12 图 12缺陷检测系统组成流水生产线上的产品经过CCD采集后送到计算机中，计算机对图像进行处理，检测出产品表面是否有缺陷以及缺陷的位置，如果有缺陷，记录缺陷的情况以供后续处理。其系统流程图如图 13：图 13 数字图像检测处理系统视觉检测技术主要研究用计算机模拟人的视觉功能,并从客观事物的图像中提取信息4，进行处理并加以理解，最终用于
31、实际检测和控制。据估计，全球图像处理市场以每年8.8的速度迅速增长，到2009年的机器视觉市场规模预计将达到26.2亿美元。与人工视觉相比，它最大的优点是精确、快速、可重复性和数字化。目前很多公司的视觉产品和视觉技术就是要挖掘实现机器视觉技术的潜力，并通过图像处理技术来实现其增值服务。图 14为典型的视觉检测处理系统实物图：图 14典型的视觉检测处理系统实物图表面检测系统的核心是缺陷检测分类软件，利用它，系统对摄像机捕捉到的材料表面图像进行分类整理，找到存在的缺陷，判断并识别，进而进行处理。在工业生产中，由于工业产品繁多，外形各异，利用一种图像处理方法来检测所有产品的表面是不现实的。所以根据产品的特点来设计图像处理的算法，使得检测出来的产品质量满足工业要求，成为通用的手段。所以工业图像的处理算法也千差万别。1.2 本文的工作及组织结构数字图象处理作为一门独立学科，已经深入的融入人们的生活中。本论文对图像处理在物体表面缺陷检测的应用作了研究，并成功用利用Xavis软件综合利于各种图像处理算法，实现了各种产品的表面缺陷的检测与标识，其中涉及了以下几项工作：（1） 较深入地研究了各种图像处理的算法，了解了各种算法的优缺点及适用范围。（2） 分析了给定的各种图片，分析了