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https://hdl.handle.net/1822/81067
Título: | Inspeção ótica automática de superfícies de alto brilho |
Autor(es): | Araújo, João Pedro Camarinha |
Orientador(es): | Nunes-Pereira, E. J. |
Palavras-chave: | Inspeção ótica automática Deteção de defeitos Iluminação brigh and dark field Visão por computador Alto brilho Polarimetria Automatic optical inspection Defect detection Bright and dark field illumination Machine vision High gloss Polarimetry |
Data: | 18-Fev-2021 |
Resumo(s): | O foco deste trabalho é a inspeção ótica automática de peças de plástico de automóvel com
acabamento de alto brilho, principalmente, a deteção de defeitos como riscos, inclusões, acumulações
de tinta e impressões digitais. Para isso, utiliza-se uma combinação de técnicas de iluminação bright e
dark field, bem como um algoritmo especial para realçar e detetar defeitos. As peças possuem a
mesma geometria e foram utilizadas como caso de estudo para garantir que o método é robusto para
aplicações industriais, ou seja, cumpre os requisitos em termos de eficiência e tempo de inspeção.
Estratégias pré-existentes são adaptadas, melhoradas e exploradas: as condições experimentais são
aprimoradas, a relação entre as etapas de inspeção e o tempo de inspeção são melhor compreendidas
e muitos parâmetros são testados para filtrar aqueles que devem serem evitados. Adicionalmente,
métodos de polarimetria para deteção são estudados e testados com os mesmos objetivos,
principalmente para examinar se um estudo mais aprofundado é valioso e para melhor compreender a
interação da radiação com a matéria.
Um conjunto de imagens de padrões com faixas brancas e pretas (iluminação bright e dark field) é
projetado num LCD para iluminar a peça plástica para aquisição de imagem. Os padrões são alterados
por um fator de deslocamento entre as imagens; cada região deve ser iluminada por bright e dark field
dentro do conjunto, o que determina o seu número de imagens. Depois disso, as imagens adquiridas
são processadas através de um algoritmo de realce de contraste e comparadas com a imagem
processada de um template (sem defeitos). Essa comparação é feita por um algoritmo de segmentação
usando técnicas de thresholding. Usando a técnica descrita, todos os defeitos foram detetados, exceto
pequenos riscos superficiais.
O mesmo LCD foi usado para iluminar as peças de alto brilho com condições de bright field, mas com
uma câmara com micro polarizadores lineares. Os defeitos típicos comportam-se da mesma forma que
as áreas sem defeito: existe conservação da polarização linear. Peças com tinta que contém flocos
metálicos também foram testadas com esta técnica, apresentando resultados promissores para
deteção de falta de homogeneidade nas tintas. The focus of this work is the automatic optical inspection of high-gloss plastic automobile parts, particularly, the detection of defects such as scratches, inclusions and fingerprints. In order to achieve it, a combination of bright and dark field illumination techniques, as well as a special algorithm for enhancing and detecting defects is used. The parts have the same geometry and were used as a case study to make sure the method is robust for industrial applications, i.e., fulfills the requirements in terms of efficiency and inspection time. Pre-existing strategies are adapted, improved and further explored: experimental conditions are sharpened, the relation between the stages of inspection and inspection time are better understood and many parameters are tested to filter those to avoid. Additionally, polarimetry methods for detection are briefly studied and tested with the same goals, mainly to examine if a more deepened study is valuable and to better comprehend the matter-light interaction. A set of images of striped patterns (achieving bright and dark field illumination) is projected on an LCD in order to illuminate the plastic part for image acquisition. The patterns are shifted by a displacement factor between images; every region must be illuminated by both bright and dark field witihin the set, determining its number of images. After that, acquired images are processed using a contrast enhancement algorithm and compared to the processed image of a template (with no defects). That comparison is based on a segmentation algorithm using thresholding techniques. Using bright and dark field, all defects were detected except small superficial scratches. The same LCD was used to illuminate the high-gloss parts with bright-field conditions, but with a camera with linear micro polarizers. Typical defects behave the same way as the non-defective areas: linear polarization is conserved. Parts with paint that contains metallic flakes were also tested using this technique, showing promising results for defect detection. |
Tipo: | Dissertação de mestrado |
Descrição: | Dissertação de mestrado em Engenharia Física (especialização em Física da Informação) |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/81067 |
Acesso: | Acesso aberto |
Aparece nas coleções: | BUM - Dissertações de Mestrado CDF - FAMO - Dissertações de Mestrado/Master Thesis |
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