陶瓷瓦表面缺陷的自动检测是该产业升级中亟待解决的问题。陶瓷瓦表面为立体的形态结构且存在大量的花纹,这将导致陶瓷瓦表面光照不均匀,会对缺陷自动检测造成许多干扰。为此,本文提出基于多尺度Hessian矩阵滤波的陶瓷瓦表面裂纹检测算法。首先使用带通滤波抑制陶瓷瓦图像背景及噪声并突出陶瓷瓦裂纹特征;然后,利用多尺度Hessian矩阵的特征值构建陶瓷瓦裂纹相似性函数,实现陶瓷瓦裂纹特征增强;最后,采用二值化和形态学处理的方式,提取裂纹的参数信息。通过实验表明,该算法可以有效去除复杂背景的干扰,提取出完整的陶瓷瓦表面裂纹,且运算效率较高,准确率高达95%。

针对具有复杂背景的陶瓷瓦表面裂纹检测困难的问题,提出了一种基于主成分分析的陶瓷瓦表面裂纹检测算法。首先,将陶瓷瓦彩色图像转换为红色通道图像进行预处理;然后,采用主成分分析的方法重构陶瓷瓦图像,将预处理图像与重构图像进行差分处理,得到具有裂纹信息的图像;最后,采用二值化和形态学处理,提取裂纹的参数信息。实验表明,该算法可以检测出具有立体形态结构和复杂背景干扰的陶瓷瓦裂纹,相比其他算法检测速度快,准确率高达96%。

针对具有复杂背景干扰和立体结构的陶瓷瓦表面裂纹缺陷,提出基于滑动滤波和自动区域生长的方法对陶瓷瓦表面裂纹进行提取。首先对采集图像进行预处理,并将图像分割为瓦头和纹理两个区域;然后用自定义滑动滤波法对瓦头区域的裂纹缺陷进行检测,用自动区域生长方法检测纹理区域的裂纹;最后用形态学运算去除杂散干扰点,提取裂纹的特征参数。实验结果表明,本文方法可有效去除复杂背景干扰,能提取出立体结构的陶瓷瓦表面裂纹。

为了提高高功率激光装置中各组成系统调试阶段的工作效率，利用OpenGL 图形软件建立靶了定位仿真系统，使得靶定位算法的调试和初步验证在实验平台等硬件条件尚未完善的情况下能够独立进行。利用模板匹配和3-CCD 空间定位法对靶丸进行定位监测，并考虑姿态调整过程中由于靶杆长度引起的位置偏移，在算法中给予补偿。仿真系统不仅实现了目标靶丸、送靶机构等虚拟构建，还运用OpenGL 成像技术实现了CCD 仿真图像的采集。最后利用该仿真系统对靶丸特征检测、空间位姿计算、补偿式姿态调整等算法进行了调试。结果表明，通过相机监测可将靶丸由任意位姿调至目标零位，验证了该检测与定位算法应用于实际工程的可行性。