【技术实现步骤摘要】
本专利涉及基于多特征模糊识别的铜带表面缺陷检测系统。
技术介绍
铜带是铜加工材中的ー个重要品种，消费量约占加工铜材总消费量的18 %，广泛应用于电子、电气、通讯、仪表仪器、交通运输和机械制造等各个领域。特别是现代通讯、电子和半导体产业的发展，不但其需求量剧增，同时对铜带的质量提出了“精密铜带”即高表 面、高性能和高精密度的要求。然而在加工过程中，由于原材料、轧制设备和エ艺等原因，会导致铜带表面出现划痕、起皮、孔洞、污溃等不同类型的缺陷。这些缺陷不仅影响产品的抗腐蚀性、耐磨性和抗疲劳強度等性能，还可能造成灾难性危害。成型的铜带在流水线上的运行速度较快，而且其表面缺陷的检测是一种重复性、精度要求高的劳动，但是检测的环境复杂、恶劣，致使传统的人目检测、红外检测、漏磁检测、频闪光检测、偏振光(风间彰，日本，1995)和超声波检测(宋寿鹏，江苏大学，2006)等存在实时性差、漏检率高和检测精度低等弊端，致使铜带表面缺陷检测效果不能很好的达到企业的要求。另外，当购货方以表面质量为理由退货和索赔时，由于成品是铜带卷，其长度达百米，无法现场查验致使企业蒙受不必要的损失。目前，具有快速、高效等特点的检测表面缺陷的技术主要是基于机器视觉。机器视觉是指用计算机来实现人眼的视觉功能，采用自动化与智能化技术获取物体的图像，通过计算机识别和控制，测量过程中只需很少的人工干预就可完成，且具有非接触、測量速度快、自动化程度高、精度高等优点。基于机器视觉的表面缺陷检测方法中的难点是快速判断获取的物体表面图像是否含有缺陷，缺陷的特征提取和分类。由于铜带表面具有强反光性，致使传统的基于机器视...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于多特征模糊识别的铜带表面缺陷检测系统，其特征在于所述系统包括 编码器模块，用于获取铜带运行的速度信息，生成频率信号； 图像采集模块，用于采集铜带表面彩色图像； 图像处理模块，用于对铜带表面彩色图像进行缺陷检测，具体过程如下 1)对传送来的铜带表面彩色图像进行灰度化处理，处理成灰度图像； 2)利用中值滤波算法进行噪声去除； 3)对图像进行预判断算法判断图像是否含有缺陷，算法的具体描述是将灰度图像f按图像的宽度等分为两幅图像和f2，将两幅图像对应的像素点的灰度值も(ろ，yp、f2(Xi，Yj)相减，与整幅图像的像素值之和的1/2的比值δ作为判断采集得到的铜带表面图像是否含有缺陷的系数，当检测得到的比值δ不属于预设阈值范围区间，则判定含有缺陷； 4)如果含有缺陷则利用Canny算法进行缺陷图像的分割； 5)对分割出的缺陷提取对旋转、缩放具有不变性的宽长比、矩形度、圆形度和不变矩缺陷特征，得到特征向量； 6)对提取的特征向量，进过归一化处理到范围内，输入模糊识别分类器，首先计算出缺陷的多特征向量的缺陷类型模糊分类系数矩阵，再将归ー化的特征向量作为分类器的输入向量，识别出缺陷类型。2.如权利要求I所述的基于多特征模糊识别的铜带表面缺陷检测系统，其特征在于所述图像处理模块中，具体过程还包括以...
【专利技术属性】
技术研发人员：高飞，张元鸣，程振波，肖刚，李征，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：
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