摘 要

基于机器视觉的陶瓷垫片状态视觉检测系统在工业零部件加工中有着非常广泛的应用前景，基于数字图像处理的陶瓷垫片状态检测是工件检测领域的一个重要研究方向。设计一种基于机器视觉的水泵陶瓷垫片状态检测系统，可实时检测当前工件状态并反馈给巡检工人，减少人工操作带来的主观性，降低工件损伤概率，同时提高陶瓷垫片状态检测效率。

机器视觉检测系统包括摄像机、光源、图像处理软件及显示屏，自动摄像机和光源跟随陶瓷垫片的定格做实时的摄像，并将采集到的图像数据传送到图像处理软件上进行合成， 实时处理图像然后识别垫片状态，由显示屏进行放大显示图像，反馈给巡检工人。本文只研究图像处理软件模块，通过对陶瓷垫片状态视觉检测系统设计的基本内容和技术方案的分析，制定基于MATLAB的软件设计方案。软件设计内容主要包括数字图像的预处理和图像识别，图像预处理部分的设计包含灰度化、滤波去噪和二值化，图像识别部分主要包括边界处理、目标区域提取和相应直径计算，然后运用GUI界面实现人机交互，将图像反馈出来。

经实验，本软件可以在取得合格图像的情况下基本精确的确定陶瓷垫片的状态。其不足之处在于可能会受光线、尘土等环境因素的影响。此外，本文提出的方法不仅保证了检测结果的准确性，而且减少了状态检测过程中的工程量，同时操作简单直观，成本较低。总之，实验证明了本文算法的正确性，达到了期望值，具有很好的实用性。

关键词：陶瓷垫片；视觉检测；图像处理

Abstract

Machine vision-based ceramic gasket state vision inspection system has a very wide application prospect in industrial parts processing. Ceramic gasket state inspection based on digital image processing is an important research direction in the field of workpiece inspection. A state detection system for ceramic gaskets of water pump based on machine vision is designed, which can detect the current state of the workpiece in real time and feed it back to the inspection workers, reduce the subjectivity caused by manual operation, reduce the damage probability of the workpiece, and improve the state detection efficiency of ceramic gaskets.

The machine vision detection system comprises a camera, a light source, image processing software and a display screen, wherein the camera takes real-time images along with the freeze frame of the ceramic gasket, transmits the images to the image processing software, processes the images in real time and then identifies the state of the gasket, and the display screen enlarges and displays the processed images and feeds the images back to the patrol worker. This paper only studies the image processing software module, through the analysis of the basic content and technical scheme of the ceramic gasket state visual inspection system design, formulates the software design scheme based on MATLAB. The software design mainly includes digital image preprocessing and image recognition. The design of the image preprocessing part includes graying, filtering, denoising and binarization. The image recognition part mainly includes boundary processing, target area extraction and corresponding diameter calculation. Then the GUI interface is used to realize human-computer interaction and feed back the image.

Through experiments, this software can basically determine the state of ceramic gasket accurately under the condition of obtaining qualified images. Its disadvantage is that it may be affected by environmental factors such as light and dust. In addition, the method proposed in this paper not only ensures the accuracy of the detection results, but also reduces the engineering quantity in the state detection process. At the same time, the operation is simple and intuitive, and the cost is low. In a word, the experiments have proved the correctness of the algorithm in this paper, which has reached the expected value and has good practicability.

Key Words：Ceramic gasket; Visual inspection; Image processing

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究目的及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 研究内容说明 3

第2章 方案论证及选择 5

2.1 超声检测系统 5

2.2 射线检测系统 6

2.3 机器视觉检测系统 7

2.4 方案比较 7

第3章 陶瓷垫片状态视觉检测系统设计 9

3.1 陶瓷垫片图像预处理 9

3.1.1 灰度化 9

3.1.2 滤波去噪 10

3.1.3 二值化 11

3.2 边界处理 12

3.3 目标区域检测 13

3.3.1 获取目标区域 13

3.3.2 定位陶瓷垫片位置 13

3.4 边缘直径计算 14

第4章 软件设计 16

4.1 图像预处理的软件设计 16

4.2 图像识别的软件设计 17

4.3 软件结果分析 18

第5章 总结 21

参考文献 22

致谢 23

第1章 绪论

1.1研究目的及意义

车用电子水泵中通常包含一种陶瓷垫片，该垫片套在转子上位于泵体和缸盖接合面之间，具有冲压、密封、耐高温等特点。因此在水泵设备生产的过程中，对于陶瓷垫片的加工状态检测是很重要的一个技术环节。在陶瓷垫片零部件加工状态检测技术已逐步趋于成熟的当前，陶瓷垫片状态的检测仍然主要依靠于人工。目前传统的陶瓷垫片人工目视状态检测方法存在自然和人为主观因素强、工件易磨损和遭受二次加工损伤等诸多缺点，随着现代工业机械检测技术的进步和发展，传统的车用电子机器零部件人工检测的方法越来越不能够很好地满足现代工业生产对其状态检测和质量的要求，实现车用工业电子机器零部件自动化状态检测已经逐渐成为当前现代工业零部件测量技术中亟需研究和解决的基础性问题。

最近几年，随着计算机硬件处理技术和软件开发技术不断发展，计算机处理数据的计算速度不断提高，图像信号处理分析技术的研究和模式识别的应用逐渐完善，而且，由于现代计算机自动化检测技术具有计算机信息处理量大、自动化程度高的诸多优点，能够大大减少人工对测量数据产生的误差和干扰^[1]，因此，国内和国外许多的大学和企业的科研机构已经开始积极尝试使用现代计算机自动化检测技术代替人工检测方法进行工业自动化检测，企业在科研和生产加工过程中也提出了对车用电子水泵陶瓷垫片状态自动化检测的迫切技术需求。设计一种基于机器视觉的车用电子水泵陶瓷垫片状态的自动化检测系统，包含软、硬件平台，可实时自动检测当前工件的状态并通过反馈数据提供给现场巡检的工人，减少人工检测操作带来的复杂和主观性、降低了工件受到损伤的概率，提高了陶瓷垫片状态的视觉自动化检测系统的检测效率。

目前我国已基本全部实现了工件的自动化生产，但是，相较于先进的工件生产线，目前用于工件状态检测的技术仍然主要局限于落后的人工检测。人工进行状态检测时，工件检测识别的速度慢，与目前完全自动化的流水线和工件生产线技术相比效率低；其检测的准确率十分依赖于专业的质检技术员主观的判断，容易出错；同时由于工人对专业知识熟练程度要求高，劳动强度大，生产成本也随之大幅度的增加。而机器视觉检测的出现则为对工件状态的检测提供了时间和技术上的保证，也提高了产品质量的可靠性。

1.2国内外研究现状

机器视觉检测技术主要是通过计算机技术模拟生物视觉功能以完成某种检测任务的一种技术。人类的宏观和微观视觉系统的感知和识别能力非常有限，而基于机器人的视觉检测技术则实现了能精确定量地感知和识别，并且在对不可见的物体和危险场景的感知和识别能力方面充分体现出优越性。在目前的工业机械检测领域中，该检测技术已成功地广泛应用于工业产品质量的检验、精密零件尺寸数据测量、工件的自动化识别与状态定位和表面磨损监控等工业领域。除此之外，机器视觉检测技术还是一种完全做到客观的无破坏非接触性的工件状态检测技术方式，非常适合于对工件状态的检测。基于机器视觉的陶瓷垫片工件状态检测系统的检测能力强，具有很好的稳定性，有效地检测和解决了人工检测过程中存在的各种主观性质和误差。同时，还能有效地对检测得到的工件状态信息和数据进行实时分析和处理，从而有效地实现对工件的识别和等级分类。