基于机器视觉的定子表面缺陷检测系统研究

基于机器视觉的定子表面缺陷检测系统研究

论文摘要

为了解决定子人工检测效率、精度低的问题,设计了一套基于机器视觉的定子外观缺陷检测系统,该系统由硬件系统和软件系统两部分组成。针对定子表面图像背景复杂、内部干扰多等问题,使用最小二乘法提取圆形ROI,并提出一种基于连通域特征组合的干扰抑制算法,通过分析连通域最小外接矩形的形状和位置特征来抑制干扰;然后提出一种基于轮廓拓扑结构分析的掩模生成算法,并利用图像差分法提取缺陷进行分析判断。试验结果表明,该检测系统的稳定性和实时性良好,基本满足工业检测要求,具有很好的实用价值。

论文目录

  • 1 系统整体方案
  • 2 硬件系统设计
  • 3 软件系统设计
  •   3.1 ROI提取
  •   3.2 干扰抑制
  •   3.3 基于轮廓拓扑结构分析的掩模生成算法
  • 4 试验设计与分析
  •   4.1 ROI提取对比试验
  •   4.2 性能分析试验
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 戴斌宇,吴静静

    关键词: 机器视觉,缺陷检测,最小二乘法,外接矩形,图像差分法

    来源: 传感技术学报 2019年10期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 汽车工业,计算机软件及计算机应用

    单位: 江南大学机械工程学院,江苏省食品先进制造装备技术重点实验室

    基金: 国家自然科学基金项目(61305016)

    分类号: TP391.41;U466

    页码: 1589-1594

    总页数: 6

    文件大小: 786K

    下载量: 514

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