基于机器视觉的微小零件表面缺陷检测研究

• 作者: 孙佳 王东 王鹏 郝高明 黎万义
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 缺陷检测 微小零件 机器视觉 图像处理 图像滤波 中值滤波 阈值分割 边缘检测
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 机电工程
• 页码范围: 131-136
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5062字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11991/yykj.201802005

摘要

针对人工检测微小零件表面缺陷存在的不足,提出一种基于机器视觉的微小零件表面缺陷检测方法.首先分析微小零件检测内容的特点,通过机器视觉专用软件HALCON提供的图像滤波、阈值分割算子提取缺陷区域,并设计了一种自动选择平滑滤波尺寸与阈值的最优取值算法,再采用改进的边缘检测算法准确提取表面的边缘位置,将图像以边缘为界分割成不同的区域,运用区域形态学方法对候选缺陷进行筛选,最后使用区别特征实现缺陷分类与标记.实验结果表明,该方法能够稳定的进行微小零件表面缺陷的识别与检测,缺陷识别率达到97.05％,达到预期检测目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鹏	中国科学院自动化研究所	195	1743	20.0	34.0
2	王东	贵州师范学院数学与计算机科学学院	35	108	5.0	9.0
3	孙佳	中国科学院自动化研究所	4	26	3.0	4.0
4	黎万义	中国科学院自动化研究所	3	123	2.0	3.0
5	郝高明	中国科学院自动化研究所	1	3	1.0	1.0