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表麵缺陷檢測中的主要應用技術

返回列表 來源: 91香蕉污污视频下载 發布日期: 2019.05.14

      在生產過程中,產品由於工藝等原因,往往會出現缺邊、凸點等現象,一些紡織品還會出現缺陷點、墨線、黑皮之類的外觀缺陷,從而導致印刷次品的出現。生產企業一般采用人工方法,在生產中抽樣及成品生成後逐一進行目測的方法分揀次品,檢測效率低、成本高、勞動強度大。

      隨著香蕉视频污下载-機器視覺技術的不斷發展,行業逐步利用機器視覺係統來代替人缺陷檢測,極大的提高了生產效率,降低生產成本,給力行業應用。

    一、視覺檢測
      機器視覺檢測主要包含兩部分,即缺陷檢測及識別。印刷缺陷表現在圖像上,即為采集圖像缺陷處的灰階值與標準圖的差異。將采集圖像的灰度值同標準圖進行差分(像素值相減),判斷其差值(兩幅圖灰階值的相差程度)是否超出以預先設定的標準值範圍,就能判斷出這幅印刷品有無缺陷。
      缺陷識別過程,即差分完成後,得到一幅同采集圖大小相同的差分圖,其像素值是每兩幅圖像對應像素點的差值。隨後,對差分圖像進行逐行掃描,對缺陷點進行探測。當遇到缺陷點像素時(其值>0),用遞歸的方法遍曆整個缺陷區域,同時記錄下缺陷區的大小、尺寸。整個掃描過程完成後,遞歸的次數就是缺陷的個數。

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  二、圖像采集及預處理

       圖像采集過程中,由於攝像機精度、照明環境等因素的影響,采集的圖像會存在一定的隨機噪聲,從而導致圖像失真。這裏采用即可去掉尖鋒幹擾,又能保持邊緣細節的加權中值濾波算法。確定一個像素個數為奇數的窗口W,先對窗口內各像素加權,某一像素加權值為m,即窗口像素灰度排隊時該像素重複m個,再將窗口內的各像元按灰度值從大到小排列,再用其中間位置的灰度值代替原圖像f(x,y)的中間值,得到增強圖像g(x,y)。


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