平板玻璃低对比度表面缺陷检测研究

摘要：

针对玻璃深加工过程中产生的低对比度表面缺陷,提出了一种基于机器视觉的检测识别算法.首先采用灰度形态学顶帽变换,补偿非均匀照明对图像的影响,其次通过Otsu's最佳全局阈值分割,获取含缺陷的二值图像,然后设计了一种连通区域分析算法来优化低对比度表面缺陷特征.实验结果表明,该算法可以准确、快速地实现微型平板玻璃低对比度表面缺陷的识别,在一定程度上满足微型平板玻璃表面缺陷自动检测需求.

关键词：玻璃表面缺陷、图像处理、机器视觉、缺陷检测、自动化检测

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省教育厅自然科学基础研究计划项目2010B510012

在线出版日期：2018-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：21-23,27