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基于机器视觉的注塑件缺陷检测系统研究
1
作者
王亓才
冯小辉
+4 位作者
史卜凡
冀
国
正
曹怀祥
袁涛
黄元凤
《化工自动化及仪表》
CAS
2024年第1期113-119,共7页
提出并设计了一种基于机器视觉的注塑件焦料杂质缺陷检测系统,通过对多光源非线性自动调光算法的研究,提高了复杂生产环境下注塑件图像采集质量,并经高斯滤波、灰度图像、自适应阈值处理、Canny边缘检测等图像处理技术,可实现注塑件不...
提出并设计了一种基于机器视觉的注塑件焦料杂质缺陷检测系统,通过对多光源非线性自动调光算法的研究,提高了复杂生产环境下注塑件图像采集质量,并经高斯滤波、灰度图像、自适应阈值处理、Canny边缘检测等图像处理技术,可实现注塑件不同检测精度下缺陷检测。经现场测试证明,在1 mm以上缺陷检测精度下,杂质缺陷的召回率为0.918,误检率为0.046,识别速度为每秒30帧,图像处理算法性能稳定,解决了复杂注塑件生产环境下检测精度低、检测效率低的问题。
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关键词
机器视觉
注塑件缺陷检测
图像处理
视觉控制平台
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职称材料
题名
基于机器视觉的注塑件缺陷检测系统研究
1
作者
王亓才
冯小辉
史卜凡
冀
国
正
曹怀祥
袁涛
黄元凤
机构
山东特检科技有限公司
出处
《化工自动化及仪表》
CAS
2024年第1期113-119,共7页
基金
山东省重点研发计划(重大科技创新工程项目)(批准号:2020CXGC011201)资助的课题。
文摘
提出并设计了一种基于机器视觉的注塑件焦料杂质缺陷检测系统,通过对多光源非线性自动调光算法的研究,提高了复杂生产环境下注塑件图像采集质量,并经高斯滤波、灰度图像、自适应阈值处理、Canny边缘检测等图像处理技术,可实现注塑件不同检测精度下缺陷检测。经现场测试证明,在1 mm以上缺陷检测精度下,杂质缺陷的召回率为0.918,误检率为0.046,识别速度为每秒30帧,图像处理算法性能稳定,解决了复杂注塑件生产环境下检测精度低、检测效率低的问题。
关键词
机器视觉
注塑件缺陷检测
图像处理
视觉控制平台
Keywords
machine vision
defect detection of injection molding parts
image processing
visual control platform
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于机器视觉的注塑件缺陷检测系统研究
王亓才
冯小辉
史卜凡
冀
国
正
曹怀祥
袁涛
黄元凤
《化工自动化及仪表》
CAS
2024
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