基于机器视觉的微小零件表面缺陷检测研究 |
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引用本文: | 王东,黎万义,孙佳,郝高明,王鹏.基于机器视觉的微小零件表面缺陷检测研究[J].应用科技,2018(4). |
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作者姓名: | 王东 黎万义 孙佳 郝高明 王鹏 |
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作者单位: | 贵州师范学院数学与计算机科学学院;中国科学院自动化研究所 |
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摘 要: | 针对人工检测微小零件表面缺陷存在的不足,提出一种基于机器视觉的微小零件表面缺陷检测方法。首先分析微小零件检测内容的特点,通过机器视觉专用软件HALCON提供的图像滤波、阈值分割算子提取缺陷区域,并设计了一种自动选择平滑滤波尺寸与阈值的最优取值算法,再采用改进的边缘检测算法准确提取表面的边缘位置,将图像以边缘为界分割成不同的区域,运用区域形态学方法对候选缺陷进行筛选,最后使用区别特征实现缺陷分类与标记。实验结果表明,该方法能够稳定的进行微小零件表面缺陷的识别与检测,缺陷识别率达到97.05%,达到预期检测目标。
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