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        物体表面缺陷检测应用分析

        浏览次数: 日期:2014年7月3日 17:16

          传统的商品出产过程中,一般情况下对商品的表面缺陷检测是选用人工检测的办法.随着科学技能的不断开展,特别是核算机技能的开展,呈现了核算机视觉检测技能.运用这种新技能规划出来的体系不受恶劣环境和主观因素的影响,能快速、精确地检测商品的质量,完结人工无法完成的表面缺陷检测任务.

          机器视觉检测联系了核算机图像处置和模式识别理论,它归纳了核算机技能、数据结构、图像处置,模式识别和软件工程等不一样范畴的有关常识.一个典型的机器视觉体系大概包含以下五大块,照明、镜头、相机、图像收集卡、视觉处置器.

          物体表面缺陷检测是机器视觉的一种典型应用.以插座面板划痕检测为例,经过选用LED环形灯直接暗视场正面照明方法收集图像,然后运用动态阈值切割法将插座面板区域中划痕检测的感兴趣区域获取出来,再经过运用区域特征、区域形态学对插座面板区域运用腐蚀运算去掉切割区域中杂点和小的杰出物,保证核算上有足够的精度,最终运用放射改换、图像平滑、连通区域获取等算法。

          表面缺陷检测体系选用高速CCD相机对成纸纸张表面的全幅拍照,高速图像处置模块获取相机拍照数据,进行剖析、鉴别,获取纸张表面缺陷图像,并对其进行显现、记载报警、查询、符号。

          体系首要用于检测、显现纸张表面比如黑点、孔洞、浆斑、亮点、蚊蝇、头发等异物和清洁、印刷方面有关的表面缺陷,并在缺陷处进行符号。并且能联系纸张后期处置设备,在复卷或分切过程中主动识别缺陷符号,进行主动缺陷除掉。

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