基于机器视觉的网络变压器模块缺陷检测系统研究

• 作者: 王猛 何庆中 王佳 赵献丹 雷涛
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 缺陷检测 Blob分析
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 设计与开发
• 页码范围: 89-93
• 页数: 5页
• 分类号: TP273.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2021.04.018

摘要

针对电子元件缺陷传统人工检测方法存在劳动量大、检测效率和自动化程度低、成本高等问题,提出一种基于Halcon的视觉检测系统.针对研究对象的特殊性,提出两次采集、两次判断的多特征自动检测方法,并构建验证试验平台;利用CCD相机实时采集元件图像,再对图像进行中值滤波等预处理,降低图形噪声;采用阈值分割、Blob分析的方法对图像缺陷特征进行形态学特征识别和提取,得到判断结果.实验结果表明:该检测方式能快速、准确、高效地提取电子元件缺陷特征;单幅图平均图像处理时间为131 ms,检测平均准确率为95％;另一方面,自动控制系统稳定性强,精度高,单个元件检测周期平均时间为4.7 s,相教于人工检测效率提高了38％,满足工业要求.