基于机器视觉的钢材锈蚀表面激光清洗检测方法

基于机器视觉技术,提出钢材表面锈蚀物激光清洗检测方法。构建了激光清洗视觉检测系统,采用SURF算法对采集图像进行连续拼接,基于HSV色彩空间转换方法,获得钢材锈蚀物的HSV阈值,同时采用中值滤波方法去除干扰像素点。结果表明,基于机器视觉的激光清洗检测方法,实现了激光清洗过程钢材锈蚀表面的视觉检测,与灰度阈值提取方法相比,提高了检测精度,可为钢材锈蚀表面的激光清洗质量提供量化评价。

基于机器视觉的激光分区清洗轮廓识别方法

针对工件表面局部破损漆层去除问题,实现激光分区高效清洗是提升清洗质量和效率的有效方法,而快速准确地识别局部破损漆层区域轮廓是分区清洗的前提。提出了基于机器视觉的激光分区清洗轮廓识别方法。针对相机曝光度较低,导致漆层区域轮廓难以识别问题,采用基于相机响应模型的图像增强方法;针对漆层区域复杂轮廓精准识别问题,提出基于色度坐标值的漆层轮廓识别方法;为实现激光分区高效清洗,采用基于最小外包络矩形的漆层区域复杂轮廓规则化方法,应用变间距清洗扫描路径。试验结果表明,该方法实现了低照度漆层区域复杂轮廓的精准识别,与传统迭代法相比,提高了轮廓识别准确性。