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松紧粘扣带疵点快速检测方法的研究与实现

作者: 发布时间:2019-12-30 16:18:32点击:743

松紧粘扣带的制造中,关于品质的掌握短长常紧张的一个片面,它往往干系到企业死活生死的疑问。但当前大片面的疵点检验仍旧由人工来实现,不但服从低下,并且轻易发现误检和漏检,给产物品质带来隐患。为此,本文索求了基于机械视觉的松紧粘扣带表面疵点检验技巧,重点钻研了体系的硬件框架布局、图像分析软件,并针对松紧粘扣带纹理特征,提出了响应的图像优化算法,非常终研制了一套松紧粘扣带表面疵点检验机。 开始,针对松紧粘扣带幅宽特色以及高精度、高速率的检验请求,并连结松紧粘扣带在图像收罗、疵点盘据与分类等方面的特征,给出了体系的整体计划计划,提出了种种硬件的选定,分外是光照、收罗方面,包管了体系框架的巩固靠得住。 经历分析松紧粘扣带专有纹理特征及存在的大片面噪声,本文提出了基于均值的自顺应滤波器,它充裕发扬了线形滤波器与非线性滤波器各自的好处,能有用的办理图像收罗过程当中发现的噪声疑问。 为了能进步体系的服从,低落每幅图片的处分光阴,本文计划出了依有没有疵点的分类处分技巧,只将存在疵点的图像提掏出来举行后续的处分,而没有疵点的图像仅仅作为界面的表现片面,而不经由背面的预处分及疵点提取分类处分。大大的勤俭了体系的运算光阴,非常适用于在线检验体系。 针对松紧粘扣带专有幅宽,本文提出了基于一阶特征值的图像盘据算法,将图像中不感乐趣的片面剔除,将运算量大的算法尽大概的只处分所要检验的地区。试验评释能大大的勤俭运算光阴,并且获得的边沿较为切确。思量松紧粘扣带两面的纹理特征迥异,于是本文提出了差别的检验算法以划分处分松紧粘扣带的两面。 而后,接纳BP神经网页对盘据出的疵点举行分类处分,并凭据工厂请求对所检的松紧粘扣带举行打标处分。并凭据请求对打标机的掌握作了细致的分析。 非常后,在上述表面钻研和试验比拟的底子上,研制开辟出了一套基于机械视觉的松紧粘扣带表面疵点检验机。试验评释,该装备在线的经济检验速率能到达100m/min,非常高的检验速率能到达200m/min,非常高的检验精度为0.5毫米,且疵点辨认率高,非常好地知足了现实制造需求。

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