基于机器视觉技术的表面缺陷在线检测系统设计

• 作者: 吴晓君 唐婷 张林 蔡君义
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 辊弯成型 机器视觉 表面缺陷 改进的Canny算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 创意与实践
• 页码范围: 72-76
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

针对某企业在硅钢片辊弯成型加工过程中,人工检测硅钢片表面缺陷实时性和准确率较差的缺点,该文设计了一套基于机器视觉技术的表面缺陷在线检测系统.该系统先将CCD相机采集到的生产线上的硅钢片表面图像传送到工控机,再通过改进的Canny算法提取故障边缘信息,最后根据提取出的图像特征参数,利用BP神经网络对表面缺陷进行严重程度分类.该检测系统已成功应用到生产线中,且运行效果良好,检测准确率达到92％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴晓君	西安建筑科技大学机电工程学院	51	177	7.0	11.0
2	唐婷	西安建筑科技大学机电工程学院	2	15	2.0	2.0
3	蔡君义	西安建筑科技大学机电工程学院	2	15	2.0	2.0
4	张林		1	7	1.0	1.0