基于机器视觉的曲面字符缺陷检测系统研究

• 作者: 徐同旭 汪俊其 王磊 郭康 黄丹平
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 曲面字符 缺陷检测 垂直投影 模板匹配
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 仪器仪表/检测/监控
• 页码范围: 122-127
• 页数: 6页
• 分类号: TN486
• 字数: 4224字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2016.12.024

摘要

针对传统瓶盖字符人工检测误判率高、检测效率低的问题,研发一套基于机器视觉的瓶盖曲面字符缺陷检测系统.首先,对检测系统结构与视觉信息采集原理进行介绍;在此基础上,通过对所采集视觉信息进行滤波降噪处理,减少视觉信息背景噪声.然后对字符分割使用垂直投影和连通域分析法,再用特征点提取法和模板匹配对曲面字符进行识别.最后与射频识别(RFID)读码器所读取数字码比对,判定并剔除缺陷瓶盖,以此取代目前的人工检测方法.实验表明,该系统能够有效地对瓶盖字符进行缺陷检测,识别字符准确率为99.97％,处理一副图像时间为200ms,能够满足工业现场实际要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄丹平	四川理工学院机械工程学院	28	87	6.0	8.0
7	王磊	四川理工学院机械工程学院	7	15	3.0	3.0
8	郭康	四川理工学院机械工程学院	9	20	2.0	4.0
12	徐同旭	四川理工学院机械工程学院	7	12	2.0	3.0
13	汪俊其	四川理工学院机械工程学院	5	17	3.0	4.0