基于机器视觉的钢包头检测系统设计

• 作者: 向守兵 郭杰 陈健生 雷刚
• 来源期刊: 液晶与显示
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 钢包头 在线检测 图像处理
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 器件驱动与控制
• 页码范围: 770-775
• 页数: 6页
• 分类号: TP274.3
• 字数: 4175字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/YJYXS20132805.0770

摘要

为了降低工人劳动强度,提高检测速度和检测准确度,将机器视觉引入到钢包头在线检测,并设计了检测样机.首先分析钢包头变形特点,提出了基于8个变形敏感区域14项重要指标的检测模型和流程,重点介绍了具体图形算法,最后基于halcon软件编程测试了系统性能,并分析了运动对测量的影响、误差来源及其消除方法.实验结果表明:在线检测的最大误差小于0.2 mm,漏检率0‰,检测精度远高于人工检测,平均视觉检测时间为213.71 ms,整体检测速度约是人工检测的3.5倍,所设计系统可以满足流水线检测需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向守兵	四川工程职业技术学院电气系	18	79	5.0	8.0
2	郭杰	四川工程职业技术学院电气系	11	7	2.0	2.0
3	雷刚	四川工程职业技术学院电气系	12	12	2.0	2.0
4	陈健生	清华大学电子工程系	5	21	2.0	4.0