本文選題：機(jī)器視覺(jué) + 曲面字符��； 參考：《現(xiàn)代制造工程》2016年12期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)瓶蓋字符人工檢測(cè)誤判率高、檢測(cè)效率低的問(wèn)題,研發(fā)一套基于機(jī)器視覺(jué)的瓶蓋曲面字符缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。首先,對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與視覺(jué)信息采集原理進(jìn)行介紹;在此基礎(chǔ)上,通過(guò)對(duì)所采集視覺(jué)信息進(jìn)行濾波降噪處理,減少視覺(jué)信息背景噪聲。然后對(duì)字符分割使用垂直投影和連通域分析法,再用特征點(diǎn)提取法和模板匹配對(duì)曲面字符進(jìn)行識(shí)別。最后與射頻識(shí)別(RFID)讀碼器所讀取數(shù)字碼比對(duì),判定并剔除缺陷瓶蓋,以此取代目前的人工檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)表明,該系統(tǒng)能夠有效地對(duì)瓶蓋字符進(jìn)行缺陷檢測(cè),識(shí)別字符準(zhǔn)確率為99.97%,處理一副圖像時(shí)間為200ms,能夠滿足工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際要求。
[Abstract]:Aiming at the problems of high error rate and low detection efficiency in traditional bottle cap character detection, a bottle cap curved character defect detection system based on machine vision is developed. Firstly, the structure of the detection system and the principle of visual information acquisition are introduced. On this basis, the background noise of visual information is reduced by filtering and de-noising the collected visual information. Then vertical projection and connected domain analysis are used for character segmentation, and then feature point extraction and template matching are used to recognize curved surface characters. Finally, compared with the digital code read by RFID reader, the defective bottle cap is determined and eliminated, which replaces the present manual detection method. The experimental results show that the system can effectively detect the defects of bottle cap characters, the accuracy of recognition is 99.97, and the processing time of an image is 200ms. the system can meet the practical requirements of the industrial field.
【作者單位】： 四川理工學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院;人工智能四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;過(guò)程裝備與控制工程四川省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：過(guò)程裝備與控制工程四川省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(GK201209)
【分類號(hào)】：TS261.48;TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 包正林;;有關(guān)閥門(mén)缺陷檢測(cè)方法的分析[J];科技創(chuàng)業(yè)家;2013年22期

2 王向成;;薄板內(nèi)部微小缺陷檢測(cè)裝置[J];鋼鐵研究;1991年01期

3 李方兵;;煤礦地面機(jī)械缺陷檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用[J];科技創(chuàng)新與應(yīng)用;2013年25期

4 童兆和,江福明,丁傳賢,殷慶瑞;掃描電聲顯微鏡在涂層缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用[J];無(wú)機(jī)材料學(xué)報(bào);1992年03期

5 吳明復(fù);纖維增強(qiáng)復(fù)合材料的應(yīng)用及其缺陷檢測(cè)[J];航天工藝;1988年01期

6 石繪;余文勇;;商業(yè)票證印刷缺陷檢測(cè)方法的研究[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào);2008年05期

7 鄭中興;;關(guān)于鍛鋼件中的缺陷和材料強(qiáng)度問(wèn)題[J];大型鑄鍛件;1984年04期

8 張黎明;蔡琦;趙新文;李維高;;基于信息融合的核管道缺陷檢測(cè)研究[J];中國(guó)艦船研究;2010年06期

9 陳正立;楊亞青;;閥門(mén)缺陷檢測(cè)方法的研究[J];技術(shù)與市場(chǎng);2011年06期

10 鄭承明;王新海;王文軍;湯清源;;鉆桿螺紋缺陷檢測(cè)裝置的研制[J];石油機(jī)械;2006年04期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 楊德美;楊學(xué)志;;基于獨(dú)立分量分析高階統(tǒng)計(jì)量的紡織品缺陷檢測(cè)[A];全國(guó)第21屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議（CACIS·2010）暨全國(guó)第2屆安全關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

2 于景蘭;于健;翁昌年;;探地雷達(dá)在橋梁缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用初探[A];中國(guó)地球物理第二十一屆年會(huì)論文集[C];2005年

3 李兵;鄧善熙;李煥然;;計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)應(yīng)用于晶振元件缺陷檢測(cè)[A];首屆信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2003年

4 趙漣漪;許寶杰;童亮;;在線玻璃缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的研究[A];機(jī)械動(dòng)力學(xué)理論及其應(yīng)用[C];2011年

5 何濤;吳永祥;李偉;吳慶華;鐘飛;;Hexsight視覺(jué)軟件包在串行端子缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用[A];第六屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（2）[C];2008年

6 曾理;郭海燕;蒲云;畢碧;;射線數(shù)字成像缺陷檢測(cè)技術(shù)研究[A];全國(guó)射線數(shù)字成像與CT新技術(shù)研討會(huì)論文集[C];2009年

7 蔡茂蓉;;PCB缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[A];第三屆全國(guó)軟件測(cè)試會(huì)議與移動(dòng)計(jì)算、柵格、智能化高級(jí)論壇論文集[C];2009年

8 潘敏;程良倫;;一種基于角點(diǎn)匹配的PCB板元件安裝缺陷檢測(cè)基準(zhǔn)點(diǎn)定位算法[A];中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)中南六�。▍^(qū)）2010年第28屆年會(huì)·論文集[C];2010年

9 王國(guó)勛;彭怡;寇綱;石勇;;基于MCDM的軟件缺陷檢測(cè)算法評(píng)估[A];經(jīng)濟(jì)全球化與系統(tǒng)工程——中國(guó)系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)第16屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

10 劉松林;陳杰;郝向陽(yáng);西勤;;玻殼缺陷檢測(cè)與幾何量測(cè)視覺(jué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[A];2009年全國(guó)測(cè)繪儀器綜合學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2009年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前1條

1 本報(bào)記者 張海志;一名產(chǎn)業(yè)工人的創(chuàng)新情結(jié)[N];中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)報(bào);2010年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 蘇日亮;面向鋼軌軌底缺陷檢測(cè)的電磁超聲換能器研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

2 劉洪江;基于機(jī)器視覺(jué)的毛桿缺陷檢測(cè)技術(shù)的研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2011年

3 肖慶;提高靜態(tài)缺陷檢測(cè)精度的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2012年

4 張大林;靜態(tài)缺陷檢測(cè)優(yōu)化若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2014年

5 周文;IC互連中的缺陷檢測(cè)方法及缺陷對(duì)電路可靠性的影響[D];西安電子科技大學(xué);2010年

6 司小書(shū);面向織物缺陷檢測(cè)的CUDA并行圖像處理模型與算法研究[D];武漢大學(xué);2011年

7 劉艷;基于CCD掃描的聚合物薄膜缺陷檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2009年

8 王慶香;基于小波的紋理分析及其在FPC金面缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2011年

9 明俊峰;羽毛片缺陷檢測(cè)若干關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2014年

10 畢昕;面向TFT-LCD制程的Mura缺陷機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法研究[D];上海交通大學(xué);2009年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 陳宇;軟包商標(biāo)印刷缺陷檢測(cè)系統(tǒng)研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 周艷;光通信濾光片外觀缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度優(yōu)化方法[D];華南理工大學(xué);2015年

3 黃文軍;基于機(jī)器視覺(jué)的印字缺陷檢測(cè)系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D];五邑大學(xué);2015年

4 陳洪磊;基于寬頻信號(hào)的板中缺陷檢測(cè)[D];上海應(yīng)用技術(shù)學(xué)院;2015年

5 章玲;基于圖像放縮算法的輪胎缺陷檢測(cè)系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D];山東大學(xué);2015年

6 劉博;基于電磁超聲Lamb波換能器陣列的板材檢測(cè)方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

7 劉振東;鋼芯傳送帶缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中圖像處理算法研究[D];山西大學(xué);2015年

8 胡sズ，

本文編號(hào)：1928271