基于机器视觉的冲压件表面缺陷在线检测研究
为实现图像处理技术在冲压件表面缺陷在线检测中的应用,开发了一套冲压件表面缺陷实时在线快速检测系统.使用基于多模板匹配算法获取图像中冲压件的位置,建立感兴趣区域;提出基于拉普拉斯-高斯(LoG)算子的实时浓淡补正算法实现冲压件表面缺陷的增强;使用大津法和形态学操作实现冲压件表面缺陷位置的提取.系统使用MATLAB实现基于LoG算子的滤波算法;使用LabVIEW实现其余算法,并在其中调用MATLAB脚本节点;使用多线程技术实现高效的检测算法.经实验,系统能够对生产线上每一个冲压件进行快速检测,并检测出有缺陷的冲压件,整个过程耗时在100 ms以内,能够满足在线实时检测需求.
机器视觉、表面缺陷、多模板匹配、浓淡补正、灰度形态学
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TP753(遥感技术)
中央高校基本科研业务费专项资金17D110305
2018-03-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
333-339