1、隨著科學技術的迅猛發(fā)展,對于器件的精度及質量要求隨之上升。在實際生產中,器件將受到外界各種因素的影響,導致在其表面產生裂紋,進而對器件品質造成負面影響,嚴重時使器件報廢?；谏鲜銮闆r,在生產過程中對器件進行裂紋檢測非常關鍵。在器件檢測方法中,文中采用視覺檢測方法,其優(yōu)點是成本低、檢測效率高。但此方法需要基于某一系統(tǒng)平臺才能實現(xiàn)。ARM嵌入式系統(tǒng)平臺因其功能完善,且比PC機系統(tǒng)具備小型化、便攜性、低功耗及成本低等優(yōu)勢,所以采用 ARM嵌入

2、式平臺作為視覺檢測平臺。
　　文中基于ARM嵌入式系統(tǒng)平臺下,結合視覺檢測方法,對器件表面裂紋識別從以下幾方面研究:
　　第一,在表面裂紋識別系統(tǒng)中,采用ARM嵌入式技術搭建整個系統(tǒng),并對其進行模塊的設計與開發(fā),實現(xiàn)系統(tǒng)硬件功能。文中以 S3C6410核心,搭建整個硬件系統(tǒng)平臺;設計了電源、時鐘、存儲器、USB及LCD液晶顯示等接口及外圍電路;在這個硬件平臺上搭建Linux操作系統(tǒng),完成交叉編譯、內核的定制、BootLoad

3、er引導程序及驅動程序的開發(fā)與設計。
　　第二,基于數(shù)字圖像處理技術,結合視覺檢測方法,完成器件表面圖像邊緣的提取。將采集到的彩色圖像利用灰度化算法進行處理,以達到邊緣提取的圖像處理要求;由于圖像采集和傳輸過程中容易產生的噪聲,文中提出一種改進的小波閾值去噪算法實現(xiàn)圖像去噪,同時能保護圖像邊緣清晰完整;圖像邊緣提取采用 B樣條小波邊緣檢測算法,通過算法仿真試驗并與其它算法進行比較,結果表明:此算法能抑制噪聲及提高圖像邊緣提取的完整