基于图像处理技术的树脂镜片瑕疵分类特征研究

在基于机器视觉技术的镜片自动检测系统中,为了实现镜片的分级,需要对镜片瑕疵进行分类。利用建立的图像获取系统自动检测树脂镜片瑕疵;针对镜片点杂质、划痕和羽毛3种瑕疵的分类问题,提出了以圆形度、直线拟合相关系数作为分类特征的方法,通过数据统计计算出分类特征的阈值,并分析了细化算法对划痕和羽毛直线拟合相关系数的影响,结果表明,细化算法对于提高划痕和羽毛的分类准确率具有重要作用。实验验证了算法的可行性,并分析了误判的原因。实验结果表明,3种瑕疵的分类准确率为96%。     

激光除锈后基体表面粗糙度的研究

涂装前的钢铁表面粗糙度直接影响涂装效果。为了达到合适的表面粗糙度应对钢铁除锈后基体表面粗糙度进行研究。通过激光参数匹配实验得到了粗糙度变化曲线图以及基体表面扫描电镜图。结果标明,根据粗糙度曲线图和扫描电镜图,可以判断在保持其他两种参数相同的情况下:①样品表面粗糙度值随着激光功率的增大而增大;②样品表面粗糙度值随着扫描次数的增大而增大;③样品表面粗糙度值随着扫描速度的增大而减小。