论文摘要
中国已成为笔类产品生产大国与出口大国,而笔管检测是制笔行业的关键工艺技术。针对目前制笔行业中笔管检测的需求,设计了笔管缺陷自动化检测系统,以提高笔管缺陷检测效率及笔管制造企业的生产质量。基于机器视觉及重心分类装置,采取分模块检测系统,对笔管的缺陷形态、类型进行鉴别与统计,高效率、高精度地实现笔管缺陷检测、残次品剔除与自动分拣。采用缺陷自动检测算法,利用计算机视觉检测技术进行缺陷边缘检测,分割出笔管的缺陷区域并定义主要缺陷类型,完成对笔管缺陷的判断与分类。通过构建、训练卷积神经网络,得到了拟合度较高的卷积神经网络模型,用于分析笔管的缺陷情况。实验结果表明,笔管缺陷自动化检测系统可以客观地检测笔管的缺陷,提高笔管生产效率,提升生产线的成品质量,具有较高的工程应用价值。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张伟,高慧敏
关键词: 笔管缺陷,机器视觉,重心分离,自动化检测系统
来源: 工程设计学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用
单位: 天津中德应用技术大学中西机床技术培训中心,天津中德应用技术大学智能制造学院
基金: 天津市科技计划项目技术创新引导专项科技特派员项目(18JCTPJC50300),天津中德应用技术大学校级教学改革与建设项目(ZDJY2017-25)
分类号: TP391.41;TS951.1
页码: 346-353
总页数: 8
文件大小: 2635K
下载量: 72
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