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    8

    3.1  光源的分析与选型 8

    3.2  CCD相机的分析与选型 10

    3.3  镜头的分析与选型 12

    3.4  光学系统的结构组成 14

    4  图像采集与处理 16

    4.1  数字图像处理的基本概念 16

    4.2  图像采集控制与调试 17

    4.3  图像的几何校正 18

    4.4  图像降噪技术 19

    4.5  图像增强技术 21

    4.6  图像分割技术 22

    5 缺陷提取 23

    5.1  表面缺陷的分类 23

    5.2  图像特征的分类 23

    5.3  缺陷特征参量的检测 24

    6 实验结果分析 28

    结论 30

    致谢 31

    参考文献 32 

    1  绪论

    1.1  研究的目的与意义

    金属轴是各类设备的重要零部件，主要起支撑和传递动力的作用，其质量的好坏直接关系到设备的正常运转和安全性，而金属轴表面的裂纹、砂眼等缺陷最容易产生应力集中，并且扩散速度快，是造成设备故障的潜在威胁，甚至威胁工作人员的人生安全，所以金属轴在出厂前必须进行表面缺陷检测，剔除次品以保证其质量。

    荧光磁粉检测可在不破坏对象的条件下识别出工件的裂纹、发纹等缺陷，并且具有很高的检测灵敏度，能直接显示缺陷的形状、位置等信息，并且成本低[1]，它作为无损检测的一种方法，在质量控制方面有着举足轻重的地位，在业内有着广泛的应用。

    传统的荧光磁粉检测中，工人的劳动强度大，经验也不同，精神状态易受工作环境影响，导致检测效率低，检测结果的一致性差，不可避免的产生错检、漏检。此外，系统所使用的紫外灯对皮肤有一定的刺激性，长此以往会威胁工人的健康。所以，建立稳定可靠的缺陷检测系统是工业中亟待解决的问题。利用机器视觉技术和计算机技术进行磁粉探伤是未来缺陷检测的发展方向之一[2]。

    论文的主要工作

    本文主要研究荧光磁粉探伤缺陷识别图像处理系统，全文总共分为六章：

    第一章，阐述了本文研究的背景和意义，引出了缺陷检测技术在生产制造中的重要性，在此基础上介绍了磁粉探伤的研究现状、发展趋势和存在的问题，从而确定了本文的研究方向。

    第二章，在分析轴表面缺陷特征的基础上，结合现有技术手段，构建荧光磁粉探伤表面缺陷识别图像处理系统的总体方案，确定了系统的硬件结构和软件功能模块。

    第三章，根据系统的指标要求，完成了系统硬件平台的设计和选型，主要包括CCD相机、镜头和光源的分析与选型。

    第四章，结合缺陷成像特点以及检测要求，对图像采集、图像校正、图像平滑和阈值分割算法进行了详细研究，提出了适合本系统的图像预处理软件流程并编程实现了各功能模块。

    第五章，主要研究缺陷识别技术，介绍了缺陷检测中常见的特征参量和缺陷识别的方法，并依据前五章的研究结果，将各软件功能模块集成化，实现了软件功能的一体化。

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