基于机器视觉的点胶质量检测方法

贺香华; 陈从桂; 周聪; 谢德芳; 谢宏威

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基于机器视觉的点胶质量检测方法

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摘要

针对传统点胶缺陷检测成本高、效率低等问题,提出基于机器视觉的点胶质量检测方法.通过图像分割以及形态学等图像处理手段,结合亚像素边缘提取方法准确定位出点胶区域轮廓,选取模板,采用归一化互相关匹配算法进行模板匹配,计算刚性仿射变换矩阵,并将其应用于待检产品图像,通过对目标区域计算,判断合格品及不合格产品的类型.实验结果表明,文章所提方案能快速、准确的判别出产品是否合格,并针对不合格产品判断其类型,准确率为99.6％,检测时间为354.6ms,具有良好的准确性以及快速性,满足工业生产要求.

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来源
《组合机床与自动化加工技术》 |2020年第11期|99-101106|共4页
作者
贺香华; 陈从桂; 周聪; 谢德芳; 谢宏威;
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作者单位

广州大学机械与电气工程学院广州 510006;

广州大学机电设备状态监测与控制重点实验室广州 510006;

广州大学机械与电气工程学院广州 510006;

广州大学机械与电气工程学院广州 510006;

广州大学机械与电气工程学院广州 510006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类工艺设计;金属切削加工工艺;
关键词
机器视觉; 亚像素边缘; 归一化互相关; 仿射变换; 点胶缺陷检测;

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