摘要
本文介绍了一种基于计算机视觉的焊缝质量检测方法。本项目拟从焊缝图像预处理、特征提取与分类辨识三个方面，构建面向焊缝自动检测与控制的机器视觉方法。首先，对焊缝图像进行了降噪、灰度化处理，改善了图像的清晰度与亮度；在此基础上，提出了一种基于图像分析的图像分割算法。在此基础上，采用机器学习与 ANN相结合的方法，对焊接过程中出现的各类缺陷进行分类与辨识，从而达到焊接质量的自动控制。试验证明，该方法是一种精确、可靠的焊接质量控制方法。这种方法可以有效地改善焊缝质量的稳定与一致性，减少手工检验的费用与困难，从而提高产品的生产效率与品质检验的准确性。该项目的研究成果将为焊接质量自动控制提供新的方法，具有重要的理论意义和实用价值。
关键词：机器视觉技术，焊接质量管理，机器学习算法，质量检查。
目录
摘要 1
1绪论 2
2焊接过程中的机器视觉技术综述 2
2.1计算机视觉的研究进展 2
2.2焊接智能化技术综述 2
2.3焊接质量自动控制的机器视觉原理和方法 2
3焊接质量自动监控系统的机器视觉设计 3
3.1体系结构的设计 3
3.2传感器选型及人机界面的设计 3
3.4软件的研制 3
4焊接质量自动控制的机器视觉算法研究 3
4.1图象预处理算法 3
4.2特征抽取和选取算法的研究 4
4.3分类模式的建立和优化 4
5系统的试验及效果分析 5
5.1实验环境的引入 5
5.2试验计划的设计和实现 5
5.3对试验结果的分析和探讨 5
6结语 5
参考文献 6
本文介绍了一种基于计算机视觉的焊缝质量检测方法。本项目拟从焊缝图像预处理、特征提取与分类辨识三个方面，构建面向焊缝自动检测与控制的机器视觉方法。首先，对焊缝图像进行了降噪、灰度化处理，改善了图像的清晰度与亮度；在此基础上，提出了一种基于图像分析的图像分割算法。在此基础上，采用机器学习与 ANN相结合的方法，对焊接过程中出现的各类缺陷进行分类与辨识，从而达到焊接质量的自动控制。试验证明，该方法是一种精确、可靠的焊接质量控制方法。这种方法可以有效地改善焊缝质量的稳定与一致性，减少手工检验的费用与困难，从而提高产品的生产效率与品质检验的准确性。该项目的研究成果将为焊接质量自动控制提供新的方法，具有重要的理论意义和实用价值。
关键词：机器视觉技术，焊接质量管理，机器学习算法，质量检查。
目录
摘要 1
1绪论 2
2焊接过程中的机器视觉技术综述 2
2.1计算机视觉的研究进展 2
2.2焊接智能化技术综述 2
2.3焊接质量自动控制的机器视觉原理和方法 2
3焊接质量自动监控系统的机器视觉设计 3
3.1体系结构的设计 3
3.2传感器选型及人机界面的设计 3
3.4软件的研制 3
4焊接质量自动控制的机器视觉算法研究 3
4.1图象预处理算法 3
4.2特征抽取和选取算法的研究 4
4.3分类模式的建立和优化 4
5系统的试验及效果分析 5
5.1实验环境的引入 5
5.2试验计划的设计和实现 5
5.3对试验结果的分析和探讨 5
6结语 5
参考文献 6
