為解決食品生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)品殘缺問(wèn)題,研究了一種基于機(jī)器視覺(jué)的缺陷檢測(cè)方法,以餅干為樣本進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。首先構(gòu)建實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),對(duì)單目攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定,利用標(biāo)定所得參數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行畸變校正;然后對(duì)校正后所得圖像進(jìn)行圖像分析處理;后對(duì)處理完成圖像進(jìn)行區(qū)域檢測(cè),得到檢測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:以該方法進(jìn)行餅干缺陷檢測(cè)成功率可達(dá)98.67%,并滿(mǎn)足高精度、實(shí)時(shí)性的要求,為今后食品缺陷檢測(cè)提供一定的參考方向。

于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)板材表面缺陷檢測(cè)進(jìn)行研究,設(shè)計(jì)了在線(xiàn)檢測(cè)的硬件系統(tǒng)和軟件處理流程,介紹了圖像預(yù)處理、圖像分割和目標(biāo)提取等處理方法并對(duì)缺陷圖像進(jìn)行相應(yīng)處理。利用C 軟件對(duì)板材缺陷在線(xiàn)檢測(cè)進(jìn)行人機(jī)交互界面設(shè)計(jì)和在線(xiàn)調(diào)試及在線(xiàn)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本檢測(cè)方法可行,誤檢率低,可很好地應(yīng)用于木材自動(dòng)化生產(chǎn)過(guò)程的在線(xiàn)檢測(cè)。

為了不斷提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，金屬工件表面缺陷在線(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)在生產(chǎn)過(guò)程中顯得日益重要。本針對(duì)金屬工件表面的多種缺陷，設(shè)計(jì)了一套能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)金屬工件表面缺陷進(jìn)行實(shí)時(shí)在線(xiàn)、無(wú)損傷的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)。 該系統(tǒng)采用黑白面陣CCD和多通道圖像卡作為圖像部分，提高了檢測(cè)系統(tǒng)的速度并降低了對(duì)CCD的性能要求，使系統(tǒng)在現(xiàn)有的條件下比較容易實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線(xiàn)檢測(cè)；采用自動(dòng)選取圖像分割閾值，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的閾值把工件信息從圖像中提取出來(lái)并掃描工件在圖像中的位置、尺寸信息，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的自動(dòng)測(cè)量；根據(jù)掃描得到的工件信息去除掉工件邊緣的光圈，

利用圖象順序形態(tài)學(xué)以及基于知識(shí)的閾值選擇算法對(duì)IC圖象進(jìn)行預(yù)處理，具有運(yùn)算量小、速度快和有效的特點(diǎn)。檢測(cè)過(guò)程采用Blob分析，引入質(zhì)量控制圖方法分析系統(tǒng)誤差對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，計(jì)算了檢測(cè)系統(tǒng)的工序能力。系統(tǒng)檢測(cè)精度高，實(shí)時(shí)性好，滿(mǎn)足在線(xiàn)檢測(cè)的要求。利用圖象順序形態(tài)學(xué)以及基于知識(shí)的閾值選擇算法對(duì)IC圖象進(jìn)行預(yù)處理，具有運(yùn)算量小、速度快和有效的特點(diǎn)。檢測(cè)過(guò)程采用Blob分析，引入質(zhì)量控制圖方法分析系統(tǒng)誤差對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，計(jì)算了檢測(cè)系統(tǒng)的工序能力。系統(tǒng)檢測(cè)精度高，實(shí)時(shí)性好，滿(mǎn)足在線(xiàn)檢測(cè)的要求。