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毕业设计(论文)-基于图像处理的轴类零件表面裂纹检测.docx


文档分类:汽车/机械/制造 | 页数:约53页 举报非法文档有奖
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文档列表 文档介绍
目录
1 绪论 1
课题研究的背景 1
图像处理检测技术概述 1
图像处理检测技术的发展现状 2
图像检测技术在工业中的应用 3
论文的主要内容 3
预处理 4
阈值分割 4
计算并得出结论 4
本章小结 4
2 数字图像处理的主要内容 5
数字图像处理的内容、特点与算法 5
数字图像处理的研究内容 5
数字图像处理的基本特点 8
算法流程图 9
3 零件表面裂纹图像获取、分析及其前处理 11
图像的获取 11
图像的前处理 12
图像的灰度处理 12
裂纹图像的灰度转换 12
灰度直方图 13
4 零件表面裂纹图像的噪声分析及处理 14
裂纹图像的噪声分析 14
裂纹图像的噪声滤波预处理 15
图像平滑处理 15
中值滤波处理 16
裂纹图像的灰度均衡处理 18
直方图均衡的意义 18
直方图均衡的原理算法及处理 20
5 零件表面裂纹图像的分割与形态学处理 23
图像分割的研究 23
图像分割的意义及方法 23
图像阈值分割的原理算法及处理 25
数学形态学处理 28
什么是数学形态学 28
图像的腐蚀 29
图像的膨胀 30
6 表面裂纹图像的特征提取及分析 32
裂纹的面积 32
裂纹的周长 33
轮廓提取 33
轮廓周长算法 34
裂纹的长度 35
细化 35
裂纹骨架长度的算法 36
裂纹圆形度 36
误差分析 37
本章小结 37
7 总结与展望 38
总结 38
展望 38
参考文献 40
致谢 41
1 绪论
课题研究的背景
在***中,制造和使用机械零部件时,特别是使用轴类零件的过程中非常容易产生裂纹,轴类零件本身在制造过程中就有可能带有表面裂纹这样的缺陷,或者因为各种原因对轴类零件造成损伤[1]。特别是在冶炼转炉与飞机设备等高温高压环境中,长时间的使用使得裂纹损伤不断累积,微裂纹就会慢慢出现,然后接着向四周延伸,最后造成对轴类零件的不可逆损坏。零件自身的表面裂纹和受力部分的过度集中都会使得零件在运行过程中不断地承受交变载荷的过度侵蚀,时间越长,零件慢慢就会发生断裂,进而造成严重的后果。在这些外界因素的不断影响下,轴类机械零件在开始出现疲劳裂纹后并继续向坏的方向发展的趋势是造成其失效的主要原因。而大部分轴类机械零件都在高温或者高压的环境里工作,运行条件非常差,而且发生故障的几率偏高,并且若是大的故障突然发生的话,后果非常严重。轴类零件材料里面的晶界、夹渣或者微小孔和腐蚀、表面划伤等,都会造成初始裂纹的产生。总的来说,机械零件表面裂纹的产生与不断恶化的情况,主要是由于受力不均,过于集中所致。大量数据表示,失效零件构造中80%的缘由就是疲劳损坏。因此,及时检查机械零件的表面微裂纹的现状以避免发生事故,对工业及其发展有很大的意义。
当今社会,企业之间的竞争愈来愈烈,使得企业对生产产品的量度和精度要求越来越高。在以前的企业生产中,产品质量的检测主要就是靠人工来完成,效率不高而且非常容易产生误差。数字图像处理由于其检测结果精确并且容易处理、检测过程不直接接触损伤表面等优点,得到了社会上数字图像处理领域的广泛关注。若是单靠人工来完成检测,会受到视觉分辨能力、零件所在的环境、本身的检查态度、自身的疲劳程度等因素影响,费时费力。
裂纹检测是质安检查的重点方面之一,将数字图像处理技术应用到制造工业的检测范畴中,会不受检测人员的自身疲劳程度、检查的态度和经验不足等消极因素的影响,所以与传统的人工检测相比,效率提高的同时,也让检测结果愈加的准确,特别是那些靠人工无法满足连续稳定完成的地方,数字图像处理技术更能发挥其作用。
图像处理检测技术概述
近年来,随着科学技术的不断发展,图像处理技术越来越活跃在工业监测当中,并且广泛应用于各个领域。数字图像处理(Digital Image Processing)通俗来讲就是操纵计算机对图像进行处理。它是一门相对于年轻的学科。最先出现于20世纪50年代,那个时候的电子计算机恰是不断发展的时候,人们渐渐开始注意到用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理技术大约构成于20世纪60年代早期[2]。短短的历史发展中,它以大大小小的成功开发而

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  • 时间2017-06-25