粉末冶金齿轮缺陷检测设备-迈迅威视觉上佳之品

为了实现外观缺陷自动检测，研究了基于机器视觉技术的外观缺陷检测系统。首先针对外观缺陷图像特点，分析了采用灰度阈值及单一颜色模型分割缺陷的局限性，提出基于混合颜色模型的缺陷图像分割方法，实现了外观缺陷快速、准确分割;然后通过分析外观缺陷特点，分别从形状、颜色和纹理共选取了12个类别差异明显的特征参数，提取了外观缺陷特征;后选择bp神经网络作为缺陷分类器，根据经验和实验确定了神经网络结构及参数，并分析了传统bp算法在外观缺陷分类应用中的不足，通过改变收敛标准、自适应调整步长和引入动量项以优化bp算法，---了神经网络分类效果。