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彩涂板是冶金和化工结合的产物,既有有机聚合物的良好着色性、耐蚀性,又有钢板的高强度和易加工性,这就使彩涂板具有优良的实用性、耐久性等特点。彩涂板生产过程中表面经常出现划伤、色差、漏涂等问题,严重影响产品质量和企业收益。
基于机器视觉检测技术的彩涂板表面缺陷检测系统,利用仿生学原理,用机器代替人眼检测,具有精确、高效等特点,提高了彩涂板钢带生产的自动化水准。该系统由LED灯源、CCD相机、图像采集卡、缺陷分析处理系统等构成。
1、根据缺陷的特征选择合适的照明方案,在突显缺陷特征的原则指导下,图像采集系统采用明、暗场相结合,可调的LED漫反射光源装置进行照明。
2、选择加拿大DALSA工业CCD相机,DALSA工业CCD相机黑白线阵相机,参数如下图所示
3、研究了缺陷特征选择和提取方法。按照模式识别对特征选择标准的原则,本文将几何、拓扑、灰度统计、形状和纹理这五类特征组成的特征向量作为分类器的输入。为提高特征向量数据对分类识别的有效性,随后又运用剔除离群点和特征分量归一化方法对这些原始特征分量进行优化处理,使这些特征分量具有更加良好的分类能力。
4、彩涂板表面缺陷检测系统软件选择simvision视觉检测系统,该软件系统由图像采集线程、图像处理线程、缺陷信息数据库线程构成。simvision视觉检测系统将采集到的图像经过图像算法进行分割处理,根据缺陷图像和合格产品图像之间的灰度值差异,运用阈值分割、Canny边缘检测分割、分水岭分割算法和形态学等方法准确的识别彩涂板表面缺陷。simvision视觉检测系统软件功能及界面可根据用户要求进行定制开发,提高了彩涂板表面缺陷检测系统的精度和智能化水平。
表面瑕疵的检测是生产企业根据自己的需求向检测设备供应商定制非标项目,所以设备的检测精确与否与设备的供应商技术水平和设计经验有着很大的联系。无锡赛默斐视科技有限公司专业从事表面瑕疵检测,拥有先进的检测设备和技术,领先于国内市场。
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