基于机器视觉的箱体类金属工件铆接质量检测方法研究

宋秋凡; 杜亚江; 李宗刚; 高溥

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基于机器视觉的箱体类金属工件铆接质量检测方法研究

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针对箱体类金属工件铆接质量难以检测、检测效率及精度低的问题,通过分析半空心铆钉铆接特点,基于机器视觉技术,提出了一种特征融合与机器学习结合的铆接质量检测方法。首先,为了克服铆钉反光及背景噪声和纹理的影响,提出改进的Retinex图像增强算法和多阈值目标分割算法,得到铆钉及镦头等感兴趣区域;其次,为了准确描述缺陷特征,提取目标区域的几何形状及Zernike矩等12维特征向量;最后,设计了基于ELM分类算法实现缺陷的分类。实验结果表明,该方法能够准确检测出铆接质量缺陷,“合格-缺陷”二分类和缺陷多分类检测正确率分别为95.2%和92%,且满足实时在线检测需求。

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来源
《仪表技术与传感器》 |2022年第11期|75-81|共7页
作者
宋秋凡; 杜亚江; 李宗刚; 高溥;
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作者单位

兰州交通大学机电工程学院;

兰州交通大学机器人研究所;

兰州石化职业技术大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
机器视觉; 铆接质量; 特征融合; ZERNIKE矩; 极限学习机;

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