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轮胎X光图像自动识别系统算法研究

作　者: 徐啟蕾
导　师: 刘川来
学　校: 青岛科技大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 轮胎X光图像自动分析图像处理图像匹配
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 139次
引　用: 2次
阅　读: 论文下载

内容摘要

使用X光机对轮胎进行检测，已作为质量控制的有效手段被国内外的厂商广泛采用和证明。在国内长期以来，人们一直是凭肉眼对轮胎图像进行检测，此方法重复一致性差、人力资源耗费量大、无法很好的满足企业信息化管理的要求。本文所作的工作就是要研究出一套算法，可根据轮胎的X光图像对轮胎的各种缺陷进行自动判别，实现无人值守的检测，解决人眼检测所带来的一系列问题。目前，国外的厂商已推出了产品化的全自动轮胎检测系统，而国内却没有此类的研究，我们的工作将填补国内该领域的研究空白，并致力于实现轮胎自动检测产品的国产化。本文主要研究了实现自动检测各种轮胎缺陷的一系列算法。首先对得到的轮胎图像进行一系列预处理，包括检测窗口的选取、图像增强等。然后，本文提出一种改进的基于一维投影的快速匹配算法，将其应用到轮胎缺陷的自动识别中去，并提出一种新的基于局部不变特征的直方图相关匹配算法，通过此方法完成对边部劈缝的自动识别。接下来，针对可能存在缺陷的胎侧部位图像，利用提取到的图像特征及各种缺陷的自身特点来对缺陷进行定性、定量分析。最后对轮胎质量给出判断结果，并把存在缺陷部位的图像在图中加以标记显示。研究中使用Visual C#.NET语言搭建了测试平台，以大量的实际图片进行了仿真试验，得到了较为令人满意的结果。文中给出了针对各个轮胎缺陷的仿真结果及相关数据。经实验证明，本文提出的轮胎各种缺陷的自动检测算法是有效的，它可寻找出所有存在缺陷的部位，并可对部分常见缺陷的种类及缺陷程度给出较为准确的判断。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-5
目录  5-9
1 前言  9-20
  1.1 课题背景  9-12
    1.1.1 国内轮胎厂的发展情况  9
    1.1.2 国内外X光机的应用情况  9-10
    1.1.3 国内外轮胎X光图像处理软件发展及应用现状  10-11
    1.1.4 实现轮胎自动检测的意义  11-12
  1.2 轮胎X光图像自动识别综述  12-15
    1.2.1 轮胎X光图像的获取及图像特征描述  12-14
    1.2.2 通过X光检测的主要轮胎缺陷描述  14-15
  1.3 对轮胎X光图像自动识别的要求  15
  1.4 轮胎X光图像自动识别研究中存在的难点  15-16
  1.5 本文提出的自动识别算法的结构  16-17
  1.6 本论文的创新之处  17-18
  1.7 本论文的结构  18-19
  1.8 工作完成情况  19-20
2 图像的预处理  20-25
  2.1 图像处理窗口的划分  20
  2.2 图像去噪处理  20-24
    2.2.1 图像去噪方法概述  20-21
    2.2.2 二进小波变换及其快速算法  21-23
    2.2.3 二进小波在轮胎图像去噪处理中的应用  23-24
  2.3 图像对比度增强  24-25
3 基于图像匹配的轮胎缺陷识别算法  25-40
  3.1 本文提出的基于图像匹配的缺陷识别算法概述  25
  3.2 图像匹配方法概述  25-28
    3.2.1 图像匹配方法概述  25
    3.2.2 基于相关性的匹配  25-26
    3.2.3 基于特征的匹配  26-28
    3.2.4 基于变换域的匹配  28
  3.3 基于一维投影和简约KMP算法的快速匹配算法  28-31
    3.3.1 算法简介  28
    3.3.2 图像的一维灰度投影  28-29
    3.3.3 特征字符串的求取  29-30
    3.3.4 KMP简约算法  30
    3.3.5 匹配算法实现  30-31
  3.4 基于一维快速匹配的思想对轮胎缺陷的判别  31-36
    3.4.1 算法概述  31
    3.4.2 判别步骤  31-33
    3.4.3 匹配结果分析  33-36
  3.5 基于局部不变特征的直方图相关匹配方法  36-40
    3.5.1 基于局部不变特征的直方图相关匹配方法简介  36
    3.5.2 角放射分割强度直方图的获取  36-37
    3.5.3 MAD和MLD  37-38
    3.5.4 HSD  38-39
    3.5.5 匹配步骤  39-40
4 图像分割及特征提取  40-45
  4.1 图像分割及特征提取概述  40-42
    4.1.1 图像分割概述  40-41
    4.1.2 边缘提取概述  41
    4.1.3 本文采用的特征提取方法概述  41-42
  4.2 基于阈值的图像分割  42-43
  4.3 细化及孤立点的去除  43-45
5 基于各缺陷特点的自动识别算法  45-61
  5.1 帘线弯曲的识别  45-48
    5.1.1 算法概述  45
    5.1.2 实现步骤  45-48
  5.2 帘线间距过大及缺少帘线的识别  48-51
    5.2.1 算法概述  48-49
    5.2.2 实现步骤  49-51
  5.3 杂质以及帘线断裂的识别  51-53
    5.3.1 算法概述  51
    5.3.2 图像标签化  51-53
    5.3.3 实现步骤  53
    5.3.4 杂质大小的确定  53
  5.4 边部劈缝的识别  53-55
    5.4.1 算法概述  53-54
    5.4.2 实现步骤  54-55
  5.5 胎侧气泡的识别  55-61
    5.5.1 算法概述  55-57
    5.5.2 区域生长法  57
    5.5.3 实现步骤  57-60
    5.5.4 气泡大小的确定  60-61
6 具体实现与测试结果  61-84
  6.1 图像预处理部分的处理结果  61-64
    6.1.1 处理窗口的划分结果  61-62
    6.1.2 噪声处理结果  62-63
    6.1.3 图像对比度增强结果  63-64
  6.2 图像粗匹配结果  64-69
  6.3 图像分割及特征提取结果  69-70
  6.4 基于各缺陷特点的识别结果  70-82
    6.4.1 帘线弯曲  70-72
    6.4.2 帘线间距过大及缺少帘线  72-74
    6.4.3 杂质及帘线断裂  74-77
    6.4.4 边部劈缝  77-80
    6.4.5 胎侧气泡  80-82
  6.5 轮胎质量检测结果准确率  82-84
结论  84-85
参考文献  85-89
附录  89-92
致谢  92-93
攻读学位期间发表的学术论文  93-94
独创性声明  94
关于论文使用授权的说明  94

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