基于机器视觉的数据线焊接缺陷检测

摘要：

数据线的虚焊是数据线焊接过程的常见缺陷,严重影响数据线的验收与后续使用.目前针对该类缺陷多采用目视检测方式进行判断,工作效率低下,漏检率较高.已有的机器视觉算法多针对金属表面的焊缝、孔洞等缺陷进行检测,很少有算法专门对数据线的焊接质量进行检测.据此,设计了一种基于机器视觉的数据线焊接质量检测方法,首先通过角点检测分割原始图像得到待检测区域图像,再利用彩色图像局部二值模式(LBPC)分割待检测区域;然后利用轮廓检测和形态学运算获取各区域轮廓,根据轮廓特征对焊接缺陷进行分类;最后利用支持向量机(SVM)进行分类统计.试验结果表明,所提检测方法缺陷分类准确率为96％,针对性强,操作简单,具有较高的实用性.

关键词：数据线、焊接质量、机器视觉、特征提取、轮廓特征

所属期刊栏目：45

分类号：TP391.41;TG115.28(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-10-13（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：67-72