針對傳統(tǒng)點膠缺陷檢測成本高、效率低等問題,提出基于機器視覺的點膠質(zhì)量檢測方法。通過圖像分割以及形態(tài)學(xué)等圖像處理手段,結(jié)合亞像素邊緣提取方法準(zhǔn)確定位出點膠區(qū)域輪廓,選取模板,采用歸一化互相關(guān)匹配算法進行模板匹配,計算剛性仿射變換矩陣,并將其應(yīng)用于待檢產(chǎn)品圖像,通過對目標(biāo)區(qū)域計算,判斷合格品及不合格產(chǎn)品的類型。實驗結(jié)果表明,文章所提方案能快速、準(zhǔn)確的判別出產(chǎn)品是否合格,并針對不合格產(chǎn)品判斷其類型,準(zhǔn)確率為99.6%,檢測時間為354.6ms,具有良好的準(zhǔn)確性以及快速性,滿足工業(yè)生產(chǎn)要求。 

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 檢測系統(tǒng)方案設(shè)計
2 檢測系統(tǒng)實現(xiàn)
    2.1 圖像預(yù)處理
    2.2 點膠區(qū)域提取
        2.2.1 目標(biāo)區(qū)域確定
        2.2.2 亞像素邊緣提取
    2.3 模板選定與匹配
    2.4 缺陷檢測結(jié)果
        2.4.1 溢膠檢測
        2.4.2 其他缺陷檢測
3 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于Halcon的普通工件目標(biāo)檢測方法[J]. 陳嵐萍,劉寒寒,馬正華.  計算機工程與設(shè)計. 2018(08)
[2]基于Halcon的貼片電阻方向檢測系統(tǒng)[J]. 亢宇欣,諶貴輝,張三炳,陳曉宇,孫彥斌.  包裝工程. 2017(23)
[3]一種改進的基于Harris角點的圖像拼接方法[J]. 張宇馳.  機械工程師. 2017(10)
[4]計算機圖形學(xué)中仿射變換的教學(xué)[J]. 章夏芬,朱昌明.  計算機教育. 2017(02)
[5]基于機器視覺的點膠機定位系統(tǒng)[J]. 程方,張曦,張金松.  機械設(shè)計與制造. 2013(03)
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碩士論文
[1]基于視覺的多功能精密點膠系統(tǒng)研制[D]. 周宗磊.大連理工大學(xué) 2016
[2]基于機器視覺的醫(yī)藥包片識別系統(tǒng)研究[D]. 李康軍.湖南大學(xué) 2016
[3]芯片點膠系統(tǒng)的視覺檢測關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 黃紫青.武漢工程大學(xué) 2015



本文編號：3646244