基于机器视觉的编织袋表面缺陷检测系统设计与实现

摘要：

目的 针对编织袋生产中表面缺陷检测效率和精度低等问题,应用机器视觉技术于编织袋表面缺陷检测,进而提高编织袋的生产效率.方法 基于机器视觉设计编织袋表面缺陷检测系统:首先为了降低背景灰度变化对缺陷检测的影响,研究一种同时具有噪声滤除与图像增强功能的预处理算法;其次选取二维最大熵值法对预处理后的编织袋图进行分割,并采用改进遗传算法对它进行优化以增强算法的收敛速度和效果;然后利用特征提取结合形态学处理的方法实现了编织袋表面缺陷的识别与分类;最后应用连通域进行分析,对分类出的缺陷进行统计与定位以获取缺陷的尺寸以及位置信息.结果 采集了200个编织袋缺陷样本,采用文中编织袋表面缺陷检测系统对编织袋样本进行缺陷识别,平均识别准确率为94.0％,处理一幅编织袋图像的时间约为600 ms.结论 该系统具有较高的识别效率和正确率,可实现编织袋表面缺陷的快速检测,满足工业生产的需求.

关键词：机器视觉、编织袋缺陷、改进遗传算法、二维最大熵、缺陷识别

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖北省技术创新专项;湖北工业大学博士启动基金

在线出版日期：2022-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：247-256