基于halcon的字符缺陷检测系统

• 作者: 何宣 汪成龙 陈泽涛 陈铭泉 黄余凤
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 社会科学
• 关键词: halcon 机器视觉 训练 字符缺陷检测
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 信息与管理
• 页码范围: 38-41
• 页数: 4页
• 分类号: G315
• 字数: 2732字
• 语种: 中文

摘要

产品上的字符标识是人们了解产品的重要途径,产品字符的错印,漏印将影响产品信息的正确性,因此字符缺陷检测是产品生产的重要环节.相比于效率低,主观性强的人工检测方式,机器视觉检测方式具有检测速度快,精度高,稳定性强的特点.提出基于halcon的字符缺陷检测系统,主要研究内容如下:1)研究了基于haloon编程平台的图像采集方法;2)研究了图像的预处理算法;3)研究了基于halcon的字符缺陷检测方法;4)研究了基于halcon与C#软件设计.实验结果证明,基于halcon的字符缺陷检测系统能检测出字符中细小的缺陷,可用于生产中对产品的字符检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪成龙	惠州学院电子信息与电气工程学院	14	27	3.0	3.0
2	何宣	惠州学院电子信息与电气工程学院	2	5	2.0	2.0
3	黄余凤	惠州学院电子信息与电气工程学院	8	13	2.0	3.0
4	陈铭泉	惠州学院电子信息与电气工程学院	3	5	1.0	2.0
5	陈泽涛	惠州学院电子信息与电气工程学院	2	4	1.0	2.0