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基于图像识别的预涂钢板黑点自动检测技术研究

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摘要

预涂钢板作为一种重要的原料，被广泛地使用在家电、装潢、汽车等各个工业领域。黑点作为预涂钢板表面最常见的缺陷之一，不仅影响着成品的表面质量，甚至有可能对冲压模具的表面造成损伤。如何将黑点的危害降到最低，即是预涂钢板生产企业的质量部门所面临的问题，同时也是预涂钢板采购企业的进货检验部门所关切的焦点。目前比较通用的预涂钢板检测的工艺依然是以肉眼检查为主，检测效率低下，识别精度和可靠性都很难保证。本文以图像识别技术为基础，对预涂钢板的自动化检测进行了一些探索和尝试。
　　 论文以黑点肉眼识别的工艺标准为出发点，从设备的原理和结构两个方面设计并构架了黑点自动检测设备。对设备的运料、图像识别前处理、图像识别、样品分拣、控制与人机交互这五大系统的原理和实现方式提出了具体的方案。着重对图片的识别过程进行探索。在图像预处理阶段，利用灰度化降低图片的数据量，优化识别算法。通过中值滤波去除图像中的噪点。利用灰度变换扩大图像的对比度，使得黑点在预涂钢板表面的背景中更加鲜明。最后使用二值化的方法将黑点图像从钢板表面分割出来。
　　 在图像匹配和识别的过程中，结合图像处理结果和肉眼检测经验，选择黑点灰度值、面积和圆形度三个特征量作为判断的依据。利用Matlab编写程序以实现特征量的提取。通过对已知样本的学习，确定特征量的阙值。
　　 根据肉眼识别经验得知，污渍有可能成为黑点自动识别过程中最主要的干扰因素。于是选择了若干污渍样本进行特征值的提取。分析这些特征值，找到了区分污渍和黑点的关键特征量“圆形度”。从而进一步论证了识别算法的可靠性。
　　 最终通过对30个包含黑点和污渍的样本的检测，得到了97％的识别率。
　　 整个图像的处理和识别过程中所有的程序都是通过Matlab软件进行编写。

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