基于机器视觉的刹车盘表面缺陷检测系统研究.pdf

摘 要 摘 要 随着计算机技术的发展，机器视觉已经到了一个高速发展的时期，越来越多基于 机器视觉的应用研究取得了重大突破。本课题主要是依据机器视觉技术，实现了对汽 车刹车盘表面缺陷的检测与尺寸测量。 刹车盘是汽车制动系统中的关键零件之一，同轮毂装配在一起，通过与制动衬片 进行干摩擦，产生巨大的摩擦力，降低车轮转速从而减速制动。在高速行驶时，汽车 紧急制动，刹车盘承受着巨大的磨损，其质量的好坏直接影响刹车性能以及车辆的安 全性能。现有的刹车盘的含碳量过高，铸造过程中会存在很多砂眼、气孔等缺陷，当 刹车磨损量大时，就会导致使用寿命变短。刹车盘的这些表面缺陷通常是借由人工进 行检查，而由于人工判别标准的差异性，导致检测效率低下，质量标准不统一，因此 浪费了人力物力。因此，本课题研究的是基于机器视觉对刹车盘表面缺陷进行检测， 论文主要完成以下几项工作： 1 （）根据刹车盘验收标准的技术要求选择了相机、镜头等硬件，并设计了适用 于检测刹车盘表面的光源和照明方式，在此基础上建立了成像模型搭建了成像平台， 并对相机进行了标定。 2 （）进行了基于直方图均衡化的图像增强处理，增加了图像的清晰度。研究了 常见的图像去噪算法的缺点，同时采用了基于非下采样Contourlet 变换最大后验估计 的图像去噪算法。该算法能够更加精细地对刹车盘表面图像进行多尺度多方向的分 解，可以有效的去除图像的噪声并良好的保留图像边缘及细节信息。 3 （）针对刹车盘铸造过程所产生的表面缺陷进行分类，得到了孔洞类和线条类 两种类型。由于不同种类的缺陷，其纹理与结构细节不同，文中采用了两套不同的图 像处理方案。对于孔洞类缺陷检测首先采用SIFT 算法对缺陷进行精确定位，然后基 于形状匹配进行像素标定，得到所有孔洞类的缺陷面积判断是否为缺陷；对于线条类 缺陷检测使用基于图像梯度矢量进行特征描述，之后利用动量搜索的FPLE 算法获取 缺陷骨架。 4 （）利用最小二乘法拟合圆的算法对刹车盘的轮廓进行了拟合，实现尺寸测量。 并使用基于机器视觉的工业表面缺陷检测系统V 1.0 对刹车盘进行检测，完成结果的 统计。 关键词：机器视觉，图像去噪，缺陷识别，缺陷检测 I Abstract Abstract With the development of computer technology, machine vision has reached a period of rapid development, so that more and more applications based on machine vision have made great breakthroughs. Based on machine vision technology, this paper realizes the detection and size measurement of automobile brake disc surface defects. Brake disc is one of the key parts in the automobile braking system, which is assembled together with the wheel hub. Through dry friction with the brake lining, great friction is generated to reduce the wheel speed and thus slow down the braking. When driving at high speed, the automobile will make an em