基于机器视觉的码垛成品烟箱表面缺陷检测模型研究

On surface defect dgangetection of cigarette box in stacking process based on machine vision

为解决烟箱码垛后表面缺陷未被检测问题,设计一种烟箱表面图像检测模型。通过提取烟箱表面缺陷特征,形成训练集和与烟箱分类器,并基于机器视觉阈值,引入阈值差比对检测算法,代替传统的人工缺陷检测方法。通过图像预处理、噪声处理、图像特征选择和提取等方法,使阈值和烟箱正向图像进行比对,智能判断烟箱表面是否存在缺陷。改进后,机器人在码垛过程中,能够准确地识别出烟箱表面缺陷并能及时将表面有缺陷的烟箱剔除,准确率达到97%。实验结果表明,烟箱表面缺陷检测模型可满足高质量生产需求,具备优良泛化性能。