基于机器视觉的丝印样板表面缺陷检测方法研究

摘要：

针对丝印样板表面缺陷检测采用人工目测法其检测效率低且漏检率高等问题,提出了一种基于机器视觉的丝印样板表面缺陷检测方法.对于边缘断裂缺陷,首先采用基于图像金字塔和归一化互相关(NCC)函数相结合的算法定位可能产生缺陷的边缘区域,然后在边缘区域生成一条灰度值扫描线,根据扫描线上的灰度值判断是否存在边缘断裂缺陷.对于圆度不完整缺陷,首先按照种子搜索、曲线追踪、曲线连接和轮廓选择的步骤提取出圆形轮廓,然后基于轮廓像素点拟合得到理想的圆形轮廓曲线,最后逐点比较提取的轮廓与拟合圆形曲线上对应点之间的距离,并根据设定的距离范围来判断被测目标轮廓是否存在圆度不完整的缺陷.实验结果表明,该方法实现了对丝印样板表面边缘断裂缺陷和圆度不完整缺陷的检测,提高了检测效率和准确率,缺陷检测的综合准确率达到94.6％.

关键词：机器视觉、丝印样板、缺陷检测、金字塔算法、归一化互相关(NCC)、轮廓分析

所属期刊栏目：30

资助基金：河北省自然科学基金 F2015203287

在线出版日期：2021-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1309-1316