文件名称:
基于机器视觉的聚氯乙烯管材表面缺陷检测
开发工具:
文件大小: 11mb
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上传时间: 2021-02-11
详细说明：针对人工肉眼检测聚氯乙烯(PVC)管材表面缺陷效果差、效率低下等问题,设计了一种基于机器视觉的PVC管材表面缺陷检测算法,并将其用于工业生产。该算法主要包含图像预处理和缺陷检测两部分,图像预处理包括边缘遍历、条纹检测和Gamma变换等步骤;缺陷检测主要包括水平与垂直投影、快速区域生长法连通域标记和分块处理等步骤。该算法对Gamma变换以及区域生长法作加速处理,同时能够最大限度地检测出PVC管材表面缺陷并避免误检。实验及工厂实地检测结果表明,该算法检测准确率为97.6%,实时检测速度超过60 m/min,缺陷最小检测面积为0.05 mm 2,而且管材运行中单边抖动不超过5 mm时无误报警现象发生,管材在运行速度为45 m/min时漏检率为0,因而能满足实际生产需要。
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