根据检测要求设计了滚子表面自动展开装置,并在展开轨道上方安装ccd---机实时采集滚子表面图像。为了克服滚子表面反光及采集的滚子表面图像效果较差等原因,结合试验,选择了红色led光源作为检测光源,采用左右两个光源从滚子上方斜向打光的照明方式,得到了清晰有效的滚子表面图像。 根据滚子在线检测的环境和滚子自身的特点,通过对图像各种预处理算法的分析研究,采用了的中值滤波算法进行图像的预处理,能有效地去除噪声对图像的影响并为下一步图像的分割奠定了基础。









焊接构件的外观检测作为焊接产品生产过程中重要的检测步骤,已成衡量产品高低的重要方法。对于焊件外观评定过程而言,人工评定受主观因素影响较大,易产生误判信息,评定结果的准确性较低。随着计算机、模式识别以及机械电子等技术的快速发展,使得基于机器视觉的智能化辅助检测技术成为了可能。但由于经过ccd---机采集后的焊件外观图像存在着图像信噪比和对比度都偏低的问题,使得对焊件外观进行自动化、智能化地检测仍存着较多的困难。本文针对焊件外观图像的采集、处理与识别等技术的应用进行研究,实现了焊件外观图像中缺陷区域的提取与识别。
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