文献类型：期刊文章

作　　者：郝博[1,2] 闫俊伟[1] 尹兴超[1] 徐新岩[1] 张力[1,2]

Hao Bo;Yan Junwei;Yin Xingchao;Xu Xinyan;Zhang Li(Key Laboratory of Vibration and Control of Aero-Propulsion System Ministry of Education,Northeastern University)

机构地区：[1]东北大学航空动力装备振动及控制教育部重点实验室 [2]东北大学秦皇岛分校控制工程学院

出　　处：《工具技术》

基　　金：国家自然科学基金(51905082);装备预先研究领域基金(61409230125)。

年　　份：2023

卷　　号：57

期　　号：8

起止页码：147-152

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、IC、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：采用基于机器视觉的无接触检测方式对飞机制造中蒙皮、机翼缘条以及角片等薄壁零件表面缺陷进行自动检测,使用VMS-4030G影像仪采集零件表面信息,提出多特征联合检测方法检测缺陷。该方法主要包括图像Tamura纹理特征提取、图像局部二值模式(LBP)直方图和LBP下的灰度梯度共生矩阵特征(GGCM)提取。根据缺陷特性选择提取特征,对得到的特征应用主成分分析法(PCA)进行降维以及支持向量机(SVM)分类,最终得到检测结果。为了验证所提方法可行性,以带铆接孔的6061铝合金板代替飞机薄壁零件进行数据采集和检测。试验结果表明,该检测方法对毛刺、裂纹、凹陷及划痕的检测率均大于92%,明显优于单一特征提取的检测方法。

关 键 词：表面缺陷  薄壁零件 机器视觉 多特征联合  图像处理

分 类 号：TG84] TH161.14]