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基于视觉的智能缺陷检测系统

文章来源:admin 更新时间:2019-12-07

跟着电子技能、图画传感技能和计算机技能的快速开展,使用根据机器视觉检测技能替代人工目视检测外表缺点,已逐步成为外表缺点检测的重要手法,该办法具有自动化、非触摸、速度快、精度高、稳定性高级长处。勃肯特已研制了根据机器视觉的智能缺点检测体系。 图1智能缺点检测体系   一、方针图画处理   1.1标准图画收集   相机将摄入的图画模拟信号经图画收集卡数字化后送入计算机。 图2图画获取   1.2图画增强   1.2.1滑润滤波   选用范畴均匀法去除或衰减稠浊在图画上的噪声的搅扰,改进图画的质量。 图3(j,k)点两种范畴   1.2.2灰度拉伸   选用灰度拉伸的办法对方针图画进行图画增强处理,可以愈加灵敏的操控输出灰度直方图的散布,可以有挑选的拉伸某段灰度区间以改进输出图画。 图4灰度拉伸改换函数   1.3图画切割   选用最大类间方差法,根据灰度直方图,完成图画切割,不易受噪声影响。   二、图画匹配   根据检测的物体,把一切缺点进行分类辨认,树立缺点模板匹配数据库。当实时检测物体时,调取数据库,输出检测成果,发信号给机器人,进步缺点检测精度。   2.1形状特征提取   选用 Hough 改换别离对提取的孔进行圆形检测,开始计算出孔在图画中的像素级圆心坐标,再使用切线信息对孔进行亚象素边际检测来进一步进步孔的圆心精度。 图5图画空间和参数空间中点和线的对偶性 图6圆检测中梯度信息的使用 图7亚像素边际检测   2.2多标准形态学图画边际提取   选用小波分化的办法分化检测目标,别离得到图画数据的高、低频子图画,使用多标准形态学对低频子图画进行边际检测,选用小波改换进行高频子图画边际检测,将二者边际检测成果交融,得到最终的明晰图画。   在产品出产制作过程中,因为出产环境不抱负、制作工艺不标准等各种技能原因,产品外表难免会发生多种缺点,如印制电路板上呈现错孔、划伤、断路、短路和污染,液晶面板的基板玻璃和滤光片外表含有针孔、划痕、颗粒,带钢外表发生裂纹、辊印、孔洞和麻点,铁路钢轨呈现凹坑、鼓包、划痕擦伤、色斑和锈蚀,这些缺点不只影响产品外观,更重要的是影响产品功能,严峻时乃至损害生命安全,对用户形成巨大经济损失。   勃肯特研制的智能缺点检测体系可以大大进步检测缺点功率,并辨认缺点品种,可供用户循环使用,削减更多的经济损失。

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