钢球表面缺陷的图像差分检测算法

针对轴承钢球表面缺陷高精度高效率的检测要求,提出一种检测算法.首先提出一种圆形轮廓外接矩形重绘算法,将目标钢球区域与背景区域分离,获取感兴趣区域;然后利用图像差分法将待检钢球图像与标准图像相减,获取差值图像;最后对差值图像中钢球中间环带区域二值化处理并提取缺陷特征.基于VC++6.0开发环境、Open CV计算机视觉库实验验证并评价算法性能.结果表明:该算法适用于多种钢球缺陷,处理单幅图像的平均耗时小于30 ms,缺陷识别率超过97%,误检率小于3%,针对直径为5.953 mm钢球的检测效率可达12 000个/h,满足工业检测要求,具有良好的应用前景.

基于机器视觉的光栅表面缺陷检测系统

为了实现对光栅表面缺陷的自动检测,开发了一种基于机器视觉的光栅表面缺陷检测系统。首先,搭建了系统硬件平台,分析并解决了关键检测难点;然后,在分析比较了几种传统边缘检测算法的基础上,介绍了边缘重绘算法,对光栅表面图像进行边缘检测;最后,根据各种光栅表面缺陷特征,选取多个阈值定义多种光栅表面缺陷,提取特征缺陷并标记,开发了检测算法。实验结果表明:该系统检测精度达微米级,单个光栅检测效率为30 s左右,缺陷识别率在94%以上,误检率在4%以下,可在线实时检测多种光栅表面缺陷。