论文摘要
针对使用人工检测硅钢薄钢板打卷和转运过程中有可能造成的边部损伤存在的效率低下和容易漏检问题,提出了采用机器视觉的方法来检验边部的主要缺陷。使用成熟的工业相机CCD感光技术对钢卷边部图像进行采集,然后通过采用纵横均匀法将图像分割为9个小型区域,并分别拍照获取图像,最后采用模版匹配法进行检测。实现了边部缺陷的快速识别和分析,并通过实验证明了机器视觉方法的可靠性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王伟
关键词: 钢卷,感光技术,机器视觉,边部缺陷
来源: 邯郸职业技术学院学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 金属学及金属工艺,计算机软件及计算机应用
单位: 邯郸职业技术学院
基金: 2018年度邯郸市科技研发计划自筹经费项目“带钢边部缺陷检测技术研究”(项目编号：1821202002zc)的成果
分类号: TP391.41;TG335.55
页码: 43-46
总页数: 4
文件大小: 2129K
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