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(3) All the algorithms are implemented by software to provide flexibility of application and upgrading．
KeyWords：digital image-processing; Shaft parts；Crack detection; Extraction of crack; Filtering denoising.
目录
1 绪论 1
1.1 课题的目的和意义 1
1.2 国内外研究现状与水平 1
1.3 发展趋势 3
1.4 文献综述 4
1.5 本课题的基本内容 5
1.6 拟采取的方法和技术 7
2 基本理论知识 9
2.1 图像采集装置 9
2.1.1 摄像头 9
2.1.2 照明设备 10
2.1.3 图像采集卡 10
2.2 图像灰度化 11
2.3 灰度直方图 12
2.4 图像分割 14
2.4.1 边缘检测算子 15
2.4.2 使用阈值分割图像 21
2.4.3 基于梯度的图像分割方法 23
2.5 图像平滑 26
2.5.1 中值滤波 26
2.5.2 均值滤波 27
3 轴类图像裂纹识别系统设计 29
3.1图像采集 29
3.2应用软件对图像上的裂纹进行分析 29
3.2.1图像的预处理 29
3.2.2图像分割 30
4 仿真调试 34
4.1 应用软件介绍 34
4.2 图像预处理 34
4.2.1 灰度化处理裂纹图像 34
4.2.2 灰度直方图 36
4.2.3 滤波去噪处理裂纹图像 38
4.3裂纹图像的图像分割 43
4.3.1 裂纹图像边缘检测处理 43
4.3.2裂纹图像的二值化处理 48
4.4裂纹检测结果分析 52
5 总结 53
致谢 54
参考文献 55
1 绪论
1.1 课题的目的和意义
工业中,由于各种原因会对零件产生损伤。这些损伤随着使用将生长成为微裂纹,微裂纹逐渐扩展生长成为宏观裂纹并导致破坏零件。尤其是在核反应堆和航空发动机中,其多数零件均在高温、高压或强热冲击的环境中工作的,所受载荷复杂,使用环境恶劣,故障发生频率高,造成的后果严重。另一方面轴类零部件在进行热处理工序后,工件都要发生变形。为了减少废品数量,提高成品率,轴类零部件热处理之后精加工之前都要实行校直修正。自动轴类校直机即为实现上述功能而研制。但由于材料不均匀性和热处理不稳定性引起的热处理后工件弯曲差异,自动校直时,工件有时会因受过量校直修正发生断裂现象。因此研究一个精度高、实用性强、便于集成的机器视觉表面微裂纹检测系统,是现代检测技术的重要发展方向。由于具有精确度高，对表面无损伤等优点，计算机视觉检测受到了国内外同行的广泛关注。裂纹检测是质量检查和安全检测的重要方面之一。但人工检测费时费力，且易受人眼分辨能力和疲劳等主观因素的影响。如果使用图像识别技术的计算机自动检测方法，会大大提高检测效率及准确率。在使用阶段，关键零件表面裂纹的及时发现对于防止事故的发生尤为重要。
1.2 国内外研究现状与水平
1.3 发展趋势
在工业中人工检测裂纹费时又费力，而且容易受主观因素影响。所以使用计算机软件如MATLAB来识别零件裂纹技术将会在未来越来越重要，成为工业零件裂纹识别的主要检测方式。从检测技术的发展过程来看，提高硬件条件对检测裂纹技术有着重要的作用。然而进去信息化社会后，无论硬件设备还是软件都在飞速的改进和提高。而且在某些特殊的工业中要人为的检测裂纹即危险又容易遗漏裂纹，随着硬件的不断提升、软件系统的更新升级，数字图像识别裂纹技术的精度、准确性也将得到提高。数字图像处理技术的迅速发展为人类带来了巨大的经济效益和社会效益，可以说数字图像处理技术已经融入到科学研究的各个领域。目前，数字图像处理技术已经成为工程学、计算机科学、信息科学、生物科学以及医学等各学科学习和研究的对象。