倒角类冲压零件轮廓缺陷视觉检测

倒角类冲压零件轮廓缺陷视觉检测对于提高生产效率、保障产品质量非常重要;针对倒角类冲压零件形状奇异、轮廓不规则,图像本身实物边缘与背景像素是逐渐过渡的,存在模糊性,缺陷特征弱小等难题,提出了模糊集合的轮廓提取算法和缺陷匹配的识别方法,检测并标记缺陷位置;首先,采用模糊集合强化边缘信息,在不需确定阈值的情况下,准确有效地提取冲压零件的轮廓;其次,利用轮廓的点、线特征,通过HOUGH变换对冲压零件进行定位;然后,以冲压件模板图像位姿特征为期望值,实时校正待检测的冲压件图像,实现精确对准;最后,采用差分相似匹配算法识别出缺陷;实验结果表明,提出的检测方法能够快速、准确地识别占整个零件0.4%以上的小缺陷,并标记位置,满足工业要求。