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基于多目视觉的刹车盘涂胶缺陷检测技术研究
| 论文题名： | 基于多目视觉的刹车盘涂胶缺陷检测技术研究 |
| 关键词： | 汽车制动系统;刹车盘;缺陷检测;多目视觉;灰度特征分析;语义分割 |
| 摘要： | 刹车盘是汽车制动系统中的核心部件，其通过表面附着的材料与制动衬片进行摩擦实现车辆减速制动。目前，工业生产中多是采用表面涂胶工艺来粘合摩擦材料，若涂胶不符合技术指标，会为后续摩擦材料的附着工作埋下安全隐患，因此涂胶质量的好坏直接影响着制动性能和车辆的安全，能否及时检查出涂胶不合格的刹车盘变得至关重要。工厂中的检测方法多是采用人工目测的方式，该方法有着成本高、二次接触和检测标准不统一等缺点。因此课题研究的是基于多目视觉对刹车盘表面涂胶缺陷进行自动化检测，论文主要完成以下几项工作： 首先，对涂胶缺陷检测算法进行了研究：针对刹车盘位置不固定，实现了基于轮廓边界跟踪和Ransac方法的目标区域定位；针对光照不均现象提出了一种分区自适应灰度阈值选取方法，结合边缘特征进行缺陷区域分割；针对多相机系统，实现了基于单应性变换的标定，并提出了一种基于权重融合和填充的缺陷识别方法用于滤除高反光对检测造成的影响。最终，多目视觉检测算法对气泡的误检率为 0.54%，对薄厚不均区域的误检率为0.13%，同时对缺陷的漏检率为0.17%，符合检测标准。 其次基于深度学习对涂胶缺陷进行语义分割研究，基于极坐标和笛卡尔坐标变换制作了多相机图像数据集；同时，对U-Net网络进行了改进，融合了分组卷积和通道注意力机制，改进的多相机输入网络模型的语义分割性能相较于基于单相机数据输入的传统U-Net在交并比上由0.570提高到了0.869。 最后根据涂胶验收标准设计了一套基于多目视觉的检测系统方案，包括光源、相机等的硬件选型与结构搭建，用户操作界面的模块化设计与各部分实现，最后嵌入基于灰度特征分析的涂胶缺陷检测算法，完成装置的整体实现。 该装置已经安装在生产线上，投入到实际刹车盘涂胶生产检测中。 |
| 作者： | 曹政 |
| 专业： | 光学工程 |
| 导师： | 宋旸 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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