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基于机器视觉的磁钢片缺陷检测研究

作者:周江,任锟*,帅英琦,陈英豪 日期:2015-02-12/span> 浏览:2434 查看PDF文档

 基于机器视觉的磁钢片缺陷检测研究

周江,任锟*,帅英琦,陈英豪
(浙江理工大学机械与自动控制学院,浙江杭州310018)
摘要:针对磁钢片人工检测效率低、误检率高以及劳动强度大等问题,对磁钢片缺陷种类及缺陷特征方面进行了研究,对磁钢片缺陷检测流程进行了分析归纳,提出了一种基于机器视觉的磁钢片缺陷检测算法,实现了磁钢片缺陷检测自动化。通过二值化和闭操作对图像进行预处理,将目标区域面积与模板区域面积进行了比较,实现了零件掉角和粘连缺陷检测。通过采用均值滤波算法对初始图像平滑处理,对所得图像与模板图像对应像素灰度值进行了作差运算,选出了差值大于规定值的区域,实现了磁钢片裂纹和结晶缺陷检测。研究结果表明,相比人工检测,实验所采用的算法能够准确判断磁钢掉角、粘连、结晶以及裂纹缺陷,较传统人工目测检测方法准确率提高10%,并提高了检测效率,降低了劳动力。
关键词:机器视觉;二值化;闭操作;均值滤波;缺陷检测;磁钢
中图分类号:TH878;TP274.5 文献标志码:A 文章编号:1001-4551(2014)12-1541-06
本文引用格式:
周江,任锟,帅英琦,等. 基于机器视觉的磁钢片缺陷检测研究[J]. 机电工程,2014,31(12):1541-1546.
ZHOU Jiang,REN Kun,SHUAI Ying-qi,et al. Machine vision based defect detection on magnetic steel sheet[J]. Journal of Mechanical & Electrical
Engineering,2014,31(12):1541-1546.


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