机器视觉在铜条缺陷在线高速检测中的应用

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铜条工业生产中由于各种原因导致铜条表面产生缺陷,通常情况下工厂采用人工检测的方法,不仅效率低,而且准确率不是很高。针对上述问题,本文研究了已有的机器视觉技术,提出了一种铜条缺陷在线高速检测装置,该装置对复杂环境的适应性较好,同时具有实时性和准确性等特点。本文中的铜条缺陷在线高速检测装置是由照明系统、工业相机、工控机、图像处理软件等组成。照明系统采用同轴光源照明技术,获取到质量较高的铜条图像,采集到图片后,将图片传入工控机进行实时处理,最后输出结果和对缺陷进行记录并保存。本装置采用LabVIEW并且配合NI公司的机器视觉模块进行编程,其算法流程是:首先对图像进行预处理,采用高斯滤波对图像进行去噪处理,利用数学形态学中的闭运算对不属于缺陷的小瑕疵进行去除,然后采用最大类间方差法对图像进行阈值分割,再采用Sobel算子对铜条图像进行边缘检测得到缺陷以及铜条的边界,利用铜条的形态,在铜条范围中设定检测线来识别缺陷,根据缺陷的有无显示出Pass/Fail,并且将缺陷出现的系统时间以及与开始位置的距离显示并记录保存。通过大量实验证明,本装置具有准确率高、实时性好、自动化程度高等优点。
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