基于机器视觉技术的表面缺陷在线检测系统设计
针对某企业在硅钢片辊弯成型加工过程中,人工检测硅钢片表面缺陷实时性和准确率较差的缺点,该文设计了一套基于机器视觉技术的表面缺陷在线检测系统.该系统先将CCD相机采集到的生产线上的硅钢片表面图像传送到工控机,再通过改进的Canny算法提取故障边缘信息,最后根据提取出的图像特征参数,利用BP神经网络对表面缺陷进行严重程度分类.该检测系统已成功应用到生产线中,且运行效果良好,检测准确率达到92%.
辊弯成型、机器视觉、表面缺陷、改进的Canny算法、BP神经网络
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
2016-09-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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