基于机器视觉的电机换向器质量在线检测系统开发

• 作者: 何小敏 罗立浩 许亮 郑日荣
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 换向器质量 机器视觉 图像处理 在线检测
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 56-61
• 页数: 6页
• 分类号: TP39
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.07.016

摘要

电机换向器质量检测是换向器生产线中的一个重要工序,但其仍采用人工方式,存在检测效率低、漏检率高等问题;针对此问题,运用图像处理和机器视觉技术,开发换向器质量在线视觉检测系统;该系统针对生产过程工艺多变,造成形状检测标准不一致问题,提出自适应学习模板方法;在轴孔孔径检测,提出基于Freeman链码改进的孔径快速检测算法;在端面缺陷中,提出基于改进视觉注意力模型的端面缺陷检测方法;实验结果表明,系统检测精度达到99.80％,漏检率为0％,F-measure值为99.89％;该系统能够快速有效检测换向器存在的外观质量问题,可满足换向器在线质量检测需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何小敏	广东工业大学自动化学院	43	110	6.0	8.0
2	郑日荣	广东工业大学自动化学院	24	80	5.0	8.0
3	许亮	广东工业大学自动化学院	32	131	6.0	9.0
4	罗立浩	广东工业大学自动化学院	1	2	1.0	1.0