论文摘要
针对车用注塑螺纹件人工检测效率低、可靠性差等问题,提出一种基于机器视觉的车用注塑螺纹件缺陷检测方法。应用这一检测方法,通过自适应滤波方法改进坎尼算子,结合分水岭算法得到不同的增强图像特征。根据缺料、毛刺、包胶等三种典型缺陷的图像特征,训练支持向量机分类器,并以此分类器实现螺纹件的缺陷检测。结合UR5机械手构建测试平台,实现车用注塑螺纹件的全自动分拣与缺陷产品剔除。在检测方法中,通过改进的边缘分割算法提高检测的准确率和稳定性。通过试验表明,这一方法能有效检测车用注塑螺纹件的典型缺陷,结合机械手可以实现缺陷产品检测和剔除的全自动化流程。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 章家成,梁冬泰,梁丹,王泽华
关键词: 注塑螺纹件,缺陷,检测,机器视觉
来源: 机械制造 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用
单位: 宁波大学机械工程与力学学院
基金: 国家自然科学基金资助项目（编号：51805280）,浙江省公益性技术应用研究计划项目（编号：2017C31094）,浙江省自然科学基金资助项目（编号：LQ18E050005）,宁波市自然科学基金资助项目（编号：2017A610124）
分类号: U466;TP391.41
页码: 76-79+89
总页数: 5
文件大小: 933K
下载量: 117
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