玻璃表面缺陷检测系统研究

摘要：

目的 针对玻璃表面存在的划痕、漏点、结石和水印等4种主要缺陷,研究一种基于背光照射的玻璃表面缺陷检测方法,提出一种改进K均值聚类算法用于水印缺陷的检测.方法 首先,通过设计的图像采集系统对玻璃图像进行采集,并对采集图像背景估计;然后根据水印缺陷与其他3种缺陷的灰度差异,将含缺陷的玻璃分成2类,完成缺陷粗分类;接着利用边缘检测算法对含划痕、漏点和结石缺陷的玻璃图像进行处理,利用结合了Otsu阈值分割方法和补偿系数f的改进K均值聚类算法对含有水印缺陷的玻璃图像进行处理,最终实现对玻璃表面4种缺陷的识别与标记.结果 实验表明,该系统操作方便,算法复杂度低,缺陷识别准确度高,检测速度快.结论 通过上述玻璃表面缺陷检测系统,可准确高效地检测出玻璃表面存在的4种主要缺陷.改进的K均值聚类可以准确实现对水印缺陷的检测,且该方法可以克服聚类迭代次数高,聚类结果容易陷入局部最小等缺点.极大地提高了缺陷检测的效率,可用于玻璃生产过程中的实时检测.

关键词：背光照射、缺陷检测、边缘检测、改进K-means聚类、Otsu阈值分割、补偿系数

所属期刊栏目：41

分类号：TB487;TP312(工业通用技术与设备)

在线出版日期：2020-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：216-222