基于机器视觉的锚具夹片牙面缺陷检测方法

基于机器视觉的锚具夹片牙面缺陷检测方法

论文摘要

针对锚具夹片牙面缺陷人工检测不稳定、效率低、成本高的缺点,提出一种基于机器视觉的检测方法。根据生产实际搭建锚具夹片牙面缺陷检测系统,通过工业相机采集锚具夹片工件图像,再进行图像预处理消除图像噪声;对锚具夹片牙面进行定位并提取ROI图像,对ROI图像进行边缘检测,提取锚具夹片牙面的边缘;经中值滤波和形态学处理,提取烂牙、平牙、重牙和光板缺陷特征,根据缺陷特征进行缺陷识别和分类。实验结果表明,每片锚具夹片平均检测时间为0.2 s,缺陷分类准确率可达94%,可实现锚具夹片牙面缺陷的高速、高精度检测,满足企业生产的自动化检测要求。

论文目录

  • 1 系统构成及检测流程
  •   1.1 系统构成
  •   1.2 系统检测流程
  • 2 图像处理
  •   2.1 图像预处理
  •   2.2 ROI区域提取
  •   2.3 边缘检测
  •   2.4 中值滤波和形态学处理
  •     2.4.1 中值滤波
  •     2.4.2 形态学处理
  •   2.5 缺陷提取与判别
  • 3 实验结果与分析
  • 4 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 唐滔,王健,曾庆宁

    关键词: 锚具夹片,缺陷检测,机器视觉,边缘检测,形态学处理

    来源: 桂林电子科技大学学报 2019年02期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

    专业: 金属学及金属工艺,计算机软件及计算机应用

    单位: 桂林电子科技大学信息与通信学院

    基金: 国家自然科学基金(61461011),认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室主任基金(CRKL160107),桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2017YJCX16,2017YJCX20)

    分类号: TP391.41;TG115.28

    DOI: 10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2019.02.008

    页码: 124-129

    总页数: 6

    文件大小: 2379K

    下载量: 173

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