為了實(shí)現(xiàn)外觀缺陷自動(dòng)檢測(cè),研究了基于機(jī)器視覺技術(shù)的外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。首先針對(duì)外觀缺陷圖像特點(diǎn),分析了采用灰度閾值及單一顏色模型分割缺陷的局限性,提出基于混合顏色模型的缺陷圖像分割方法,實(shí)現(xiàn)了外觀缺陷快速、準(zhǔn)確分割;然后通過(guò)分析外觀缺陷特點(diǎn),分別從形狀、顏色和紋理共選取了12個(gè)類別差異明顯的特征參數(shù),提取了外觀缺陷特征;最后選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為缺陷分類器,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù),并分析了傳統(tǒng)BP算法在外觀缺陷分類應(yīng)用中的不足,通過(guò)改變收斂標(biāo)準(zhǔn)、自適應(yīng)調(diào)整步長(zhǎng)和引入動(dòng)量項(xiàng)以優(yōu)化BP算法,改善了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類效果。


彩色印刷品在線質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng) 1.研究現(xiàn)狀 國(guó)內(nèi)對(duì)在線質(zhì)量檢測(cè)理論方面的研究已經(jīng)比較成熟,并已經(jīng)針對(duì)特定的產(chǎn)品開發(fā)了一些印刷品在線檢測(cè)系統(tǒng),目前國(guó)內(nèi)比較先進(jìn)的在線檢測(cè)裝置主要包括: (1)印刷在線質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng).該系統(tǒng)包括懸掛于印刷流水線履帶下部的攝像箱,設(shè)置于印刷流水線拐點(diǎn)處的輪軸上的光電編碼器,攝像箱中設(shè)置有線光源,光電編碼器的信號(hào)輸出端通過(guò)信號(hào)電纜連接在攝像機(jī)上;圖像采集卡與攝像機(jī)、控制主機(jī)和圖像處理卡相連;圖像處理卡還與控制主機(jī)相連;控制主機(jī)輸出端還設(shè)有連接到印刷設(shè)備的控制電纜.由于采用線陣相機(jī),


E型鐵芯是某公司自動(dòng)化生產(chǎn)線上的重要零件之一，加工過(guò)程中主要存在表面切割不平整，表面裂紋和幾何形狀扭曲3種缺陷。為此，文中提出了基于機(jī)器視覺的表面缺陷在線檢測(cè)方法。由于檢測(cè)目標(biāo)質(zhì)地為黑色，本系統(tǒng)采用白色材料做背景增加對(duì)比度；利用CCD攝像機(jī)和環(huán)形LED光源組成采集系統(tǒng)的前端，通過(guò)千兆網(wǎng)口將圖像傳輸至計(jì)算機(jī)；然后采用邊緣檢測(cè)結(jié)合閾值分割提取感興趣區(qū)域，最后主要利用灰度分析結(jié)合Douglas-Peucker算法完成特征提取和缺陷分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)能快速對(duì)鐵芯表面缺陷進(jìn)行識(shí)別與檢測(cè)，缺陷識(shí)別率達(dá)到98.25%，達(dá)到預(yù)期檢測(cè)目標(biāo)