基于机器视觉的锥形旋压件起皱缺陷在线检测方法

• 作者: 夏琴香 李永婷 程秀全 肖刚锋
• 来源期刊: 锻压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 锥形件 剪切旋压 起皱缺陷 机器视觉 在线检测
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 测试技术
• 页码范围: 134-141
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13330/j.issn.1000-3940.2019.01.022

摘要

获取成形缺陷的快速、准确在线检测方法是实现旋压成形智能化的基础.通过对起皱特征和图像识别流程进行研究,提出了一种基于机器视觉的起皱缺陷在线检测方法,并将其应用于锥形件剪切旋压成形过程起皱缺陷的在线检测.构建旋压成形图像在线采集系统,实现成形时旋压件图像的实时获取;利用Halcon软件对图像进行ROI提取、直方图均衡化等预处理,能够获得高对比度的清晰图像;通过Otsu法改进传统Canny边缘检测算法,实现了根据图像梯度自动确定高低阈值,准确地提取出锥形件的图像轮廓.以锥形旋压件起皱后口部轮廓波纹个数及大小为特征,设计了起皱缺陷识别算法,成功检测出锥形件起皱缺陷;并通过剪切旋压实验进行起皱识别算法的可靠性验证.实验结果表明,该方法可以准确、快速地检测出起皱缺陷,平均响应时间为0.225 s,能够满足实时检测的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏琴香	华南理工大学机械与汽车工程学院	224	1825	21.0	29.0
2	程秀全	广州民航职业技术学院飞机维修工程学院	84	610	13.0	19.0
3	肖刚锋	华南理工大学机械与汽车工程学院	20	110	7.0	9.0
4	李永婷	华南理工大学机械与汽车工程学院	1	1	1.0	1.0