基于机器视觉的化成箔缺陷在线检测系统设计

摘要：

针对目前化成箔缺陷检测效率低、劳动强度大、检测精度差等问题设计了基于机器视觉的化成箔缺陷在线检测系统。本系统针对图像对比度较低的化成箔，根据不同类型缺陷所需的不同条件光照效果，采用了特定的光源光照方式，使用高性能(CCD)工业相机实时自动获取化成箔的图像，以 OPENCV处理函数库为基础，采用 VS2008平台编写可视化操作界面，结合后续处理算法对化成箔的各种缺陷进行检测。后续图像处理部分，运用 CLAHE 与 Niblack局部自适应二值化相结合的方法，配合Blob分析较为准确地实现了缺陷区域分离算法；运用霍夫变换与掩膜相结合的方法实现了边缘区域背景去除算法。经过在化成箔生产线上的大量实验结果表明，该系统能准确地完成缺陷的在线检测。

关键词：机器视觉、缺陷检测、化成箔、CLAHE、blob分析、OPENCV

分类号：TP23(自动化技术及设备)

在线出版日期：2015-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：27-32