论文摘要
针对锚具夹片牙面缺陷人工检测不稳定、效率低、成本高的缺点,提出一种基于机器视觉的检测方法。根据生产实际搭建锚具夹片牙面缺陷检测系统,通过工业相机采集锚具夹片工件图像,再进行图像预处理消除图像噪声;对锚具夹片牙面进行定位并提取ROI图像,对ROI图像进行边缘检测,提取锚具夹片牙面的边缘;经中值滤波和形态学处理,提取烂牙、平牙、重牙和光板缺陷特征,根据缺陷特征进行缺陷识别和分类。实验结果表明,每片锚具夹片平均检测时间为0.2 s,缺陷分类准确率可达94%,可实现锚具夹片牙面缺陷的高速、高精度检测,满足企业生产的自动化检测要求。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 唐滔,王健,曾庆宁
关键词: 锚具夹片,缺陷检测,机器视觉,边缘检测,形态学处理
来源: 桂林电子科技大学学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺,计算机软件及计算机应用
单位: 桂林电子科技大学信息与通信学院
基金: 国家自然科学基金(61461011),认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室主任基金(CRKL160107),桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2017YJCX16,2017YJCX20)
分类号: TP391.41;TG115.28
DOI: 10.16725/j.cnki.cn45-1351/tn.2019.02.008
页码: 124-129
总页数: 6
文件大小: 2379K
下载量: 173
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