[1]项新建,尤钦寅,李超,等.基于机器视觉的珐琅搪瓷盘缺陷检测方法[J].浙江科技学院学报,2023,(03):252-258.
　XIANG Xinjian,YOU Qinyin,LI Chao,et al.Defect detection method of enamel dish based on machine vision[J].,2023,(03):252-258.
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基于机器视觉的珐琅搪瓷盘缺陷检测方法(/HTML)
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《浙江科技学院学报》[ISSN:2097-5236/CN:33-1431/Z]

卷:
期数:
2023年03期
页码:
252-258
栏目:
出版日期:
2023-06-30

文章信息/Info

Title:
Defect detection method of enamel dish based on machine vision
文章编号:
1671-8798(2023)03-0252-07
作者:
项新建; 尤钦寅; 李超; 黄炳强
浙江科技学院 自动化与电气工程学院,杭州 310023
Author(s):
XIANG Xinjian;  YOU Qinyin;  LI Chao;  HUANG Bingqiang
School of Automation and Electrical Engineering, Zhejiang University of Science and Technology, Hangzhou 310023, Zhejiang, China
关键词:
搪瓷盘; 缺陷检测; 最小二乘; 去伪影
分类号:
TP391
文献标志码:
A
摘要:
【目的】为实现珐琅搪瓷盘表面缺陷的自动化检测并提高检测效率与准确率,提出一种珐琅搪瓷盘缺陷机器视觉检测方法。【方法】首先对灰度图像阈值分割,采用最小二乘拟合法提取出感兴趣区域来消除背景干扰;然后根据缺陷图像的特点设计基于图像融合的迭代算法,并提出一种改进的去伪影算法以消除伪影影响,进而提高检测准确率;最后通过搭建的硬件平台对本方法的检测性能进行验证。【结果】采用本方法对缺陷珐琅搪瓷盘的检测准确率能达到92%,对缺陷的平均漏检率仅为8.8%,且对伪影的去除能力也优于传统方法。【结论】本研究方法检测准确率高,为珐琅搪瓷盘缺陷的自动化检测提供了一种可行方案。
更新日期/Last Update: