基于机器视觉的数据线焊接缺陷检测

数据线的虚焊是数据线焊接过程的常见缺陷,严重影响数据线的验收与后续使用。目前针对该类缺陷多采用目视检测方式进行判断,工作效率低下,漏检率较高。已有的机器视觉算法多针对金属表面的焊缝、孔洞等缺陷进行检测,很少有算法专门对数据线的焊接质量进行检测。据此,设计了一种基于机器视觉的数据线焊接质量检测方法,首先通过角点检测分割原始图像得到待检测区域图像,再利用彩色图像局部二值模式(LBPC)分割待检测区域;然后利用轮廓检测和形态学运算获取各区域轮廓,根据轮廓特征对焊接缺陷进行分类;最后利用支持向量机(SVM)进行分类统计。试验结果表明,所提检测方法缺陷分类准确率为96%,针对性强,操作简单,具有较高的实用性。