| 机器视觉在网片缺陷检测与分类中的应用 |
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| 引用本文： | 顾寄南,唐良颖,许悦,唐仕喜.机器视觉在网片缺陷检测与分类中的应用[J].机械设计与制造,2019(z1). |
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| 作者姓名： | 顾寄南 唐良颖 许悦 唐仕喜 |
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| 作者单位： | 江苏大学制造业信息化研究中心,江苏 镇江,212013;江苏大学制造业信息化研究中心,江苏 镇江,212013;江苏大学制造业信息化研究中心,江苏 镇江,212013;江苏大学制造业信息化研究中心,江苏 镇江,212013 |
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| 基金项目： | 智能化铸件后处理成套设备的研发与产业化 |
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| 摘 要： | 针对网片缺陷传统人工检测方法误检率高、劳动强度大等问题,应用机器视觉技术,提出了一种网片缺陷在线检测及分类方法。首先通过工业相机获取网片图像,应用中值滤波和图像二值化方法实现对网片图像的预处理。通过分析缺陷特征,提出了基于特征点的网片缺陷检测方法,在检测出缺陷的同时能对网片三种缺陷类型进行预分类。根据网片缺陷类型的不同,通过计算缺陷区域的灰度共生矩阵并提取4个特征参数,运用BP神经网络对网片缺陷进行分类。实验表明,使用本方法分类网片缺陷类型能满足工业要求。
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| 关 键 词： | 机器视觉 网片 BP神经网络 缺陷分类 灰度共生矩阵 |
Application of Machine Vision in Detection and Classification of Mesh Defects |
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