【摘要】：針對(duì)零部件表面缺陷檢測(cè)精度問(wèn)題,提出一種基于機(jī)器視覺(jué)的零部件表面缺陷檢測(cè)方法。傳統(tǒng)的利用機(jī)器視覺(jué)對(duì)零部件表面缺陷檢測(cè)方法中,由于零部件表面的光學(xué)反射特性,因此無(wú)法對(duì)零部件表面缺陷進(jìn)行高精度的檢測(cè)。提出的基于機(jī)器視覺(jué)的零部件表面缺陷檢測(cè)方法引進(jìn)了差影法檢測(cè)模型,根據(jù)部件表面特征,利用分段線性灰度算法對(duì)部件表面細(xì)小的缺陷進(jìn)行區(qū)域檢測(cè),并且結(jié)合了灰度共生矩陣的換算熵作為判定的依據(jù),最終建立的缺陷檢測(cè)模型是利用矩陣方位度和相似度之比進(jìn)行高精度的檢測(cè)。為了驗(yàn)證設(shè)計(jì)的基于機(jī)器視覺(jué)的零部件表面缺陷檢測(cè)方法的有效性,通過(guò)仿真試驗(yàn)證明了該設(shè)計(jì)方法,結(jié)果表明該方法能夠有效地解決零部件表面缺陷檢測(cè)的精度問(wèn)題。
[Abstract]:Aiming at the precision of surface defect detection of parts, a method of surface defect detection based on machine vision is proposed. In the traditional method of detecting the surface defects of parts by using machine vision, it is impossible to detect the surface defects of parts with high precision because of the optical reflection characteristics of the surface of parts. The method of surface defect detection based on machine vision is introduced in this paper. According to the feature of component surface, the piecewise linear gray level algorithm is used to detect the small defects on the surface of parts. Combined with the conversion entropy of gray level co-occurrence matrix as the basis of decision, the final defect detection model is to use the ratio of matrix azimuth and similarity to carry out high-precision detection. In order to verify the effectiveness of the proposed method, the simulation results show that the proposed method can effectively solve the problem of the accuracy of surface defect detection.
【作者單位】： 江蘇理工學(xué)院電氣信息工程學(xué)院;江蘇理工學(xué)院計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61302124) 江蘇省科技計(jì)劃項(xiàng)目(BY2016030-20) 常州市科技支撐計(jì)劃(工業(yè))項(xiàng)目(CE20150014)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2176364