基于机器视觉的钢包头检测系统设计

为了降低工人劳动强度,提高检测速度和检测准确度,将机器视觉引入到钢包头在线检测,并设计了检测样机。首先分析钢包头变形特点,提出了基于8个变形敏感区域14项重要指标的检测模型和流程,重点介绍了具体图形算法,最后基于halcon软件编程测试了系统性能,并分析了运动对测量的影响、误差来源及其消除方法。实验结果表明:在线检测的最大误差小于0.2mm,漏检率0‰,检测精度远高于人工检测,平均视觉检测时间为213.71ms,整体检测速度约是人工检测的3.5倍,所设计系统可以满足流水线检测需要。