1、預(yù)涂鋼板作為一種重要的原料，被廣泛地使用在家電、裝潢、汽車等各個工業(yè)領(lǐng)域。黑點作為預(yù)涂鋼板表面最常見的缺陷之一，不僅影響著成品的表面質(zhì)量，甚至有可能對沖壓模具的表面造成損傷。如何將黑點的危害降到最低，即是預(yù)涂鋼板生產(chǎn)企業(yè)的質(zhì)量部門所面臨的問題，同時也是預(yù)涂鋼板采購企業(yè)的進貨檢驗部門所關(guān)切的焦點。目前比較通用的預(yù)涂鋼板檢測的工藝依然是以肉眼檢查為主，檢測效率低下，識別精度和可靠性都很難保證。本文以圖像識別技術(shù)為基礎(chǔ)，對預(yù)涂鋼板的自動化檢測

2、進行了一些探索和嘗試。
　　 論文以黑點肉眼識別的工藝標(biāo)準(zhǔn)為出發(fā)點，從設(shè)備的原理和結(jié)構(gòu)兩個方面設(shè)計并構(gòu)架了黑點自動檢測設(shè)備。對設(shè)備的運料、圖像識別前處理、圖像識別、樣品分揀、控制與人機交互這五大系統(tǒng)的原理和實現(xiàn)方式提出了具體的方案。著重對圖片的識別過程進行探索。在圖像預(yù)處理階段，利用灰度化降低圖片的數(shù)據(jù)量，優(yōu)化識別算法。通過中值濾波去除圖像中的噪點。利用灰度變換擴大圖像的對比度，使得黑點在預(yù)涂鋼板表面的背景中更加鮮明。最后使用二

3、值化的方法將黑點圖像從鋼板表面分割出來。
　　 在圖像匹配和識別的過程中，結(jié)合圖像處理結(jié)果和肉眼檢測經(jīng)驗，選擇黑點灰度值、面積和圓形度三個特征量作為判斷的依據(jù)。利用Matlab編寫程序以實現(xiàn)特征量的提取。通過對已知樣本的學(xué)習(xí)，確定特征量的闕值。
　　 根據(jù)肉眼識別經(jīng)驗得知，污漬有可能成為黑點自動識別過程中最主要的干擾因素。于是選擇了若干污漬樣本進行特征值的提取。分析這些特征值，找到了區(qū)分污漬和黑點的關(guān)鍵特征量“圓形度”。