10.3969/j.issn.1000-4998.2019.07.023
基于机器视觉的车用注塑螺纹件缺陷检测方法
针对车用注塑螺纹件人工检测效率低、可靠性差等问题,提出一种基于机器视觉的车用注塑螺纹件缺陷检测方法.应用这一检测方法,通过自适应滤波方法改进坎尼算子,结合分水岭算法得到不同的增强图像特征.根据缺料、毛刺、包胶等三种典型缺陷的图像特征,训练支持向量机分类器,并以此分类器实现螺纹件的缺陷检测.结合UR5机械手构建测试平台,实现车用注塑螺纹件的全自动分拣与缺陷产品剔除.在检测方法中,通过改进的边缘分割算法提高检测的准确率和稳定性.通过试验表明,这一方法能有效检测车用注塑螺纹件的典型缺陷,结合机械手可以实现缺陷产品检测和剔除的全自动化流程.
注塑螺纹件、缺陷、检测、机器视觉
57
TH162;U463
国家自然科学基金资助项目51805280;浙江省公益性技术应用研究计划项目2017C31094;浙江省自然科学基金资助项目LQ18E050005;宁波市自然科学基金资助项目2017A610124
2019-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
76-79,89
