基于机器人视觉的汽车零配件表面缺陷检测算法研究与实现

对机器人视觉进行研究,建立检测算法模型.通过分析图像相减匹配算法工作机理,结合汽车零配件生产系统,建立一种基于Siemens PLC的表面缺陷检测仿真平台,以验证该算法的可靠性.实验结果表明,该算法模型可以稳定地检测到缺陷目标.

汽车零配件表面缺陷检测算法研究与实现

通过对机器视觉的研究,建立检测算法模型。文章分析了图像相减匹配法工作机理,结合汽车零配件生产系统,建立了一种基于Siemens PLC的表面缺陷检测仿真平台,验证该算法的可靠性。实验结果表明,该算法模型可以稳定地检测到缺陷目标。

基于计算机视觉的墙地砖表面缺陷检测

提出了一种基于计算机视觉的墙地砖表面缺陷识别方法,利用改进的分块图像相减匹配和相关算法,对目标图像和模板图像进行分块处理,将对应子区域图像与数据库中相应模块图像进行相减匹配检测,利用相关系数来判断目标图像质量是否满足要求。实验结果表明使用本文方法能够准确地实现墙地砖表面缺陷检测,检测出墙地砖表面平均缺陷数目为4.5个,平均识别率达95.74%,优于直方图统计特征法和灰度共生矩阵法,具有实时、可靠、高效的特点,对墙地砖表面检测具有较大的实用价值。

基于机器人视觉的汽车零配件检测系统

通过对机器人视觉和汽车零配件生产系统的研究,提出一种新型的汽车零配件表面检测系统方案.该系统利用高斯滤波器、阈值分割、Canny算子等方法进行图像噪声的去除和边缘检测,通过图像相减匹配法提取零配件的缺陷特征值,解决零配件生产过程中存在的表面质量问题.实验结果表明,该系统显著提高汽车零配件检测系统的效率和产品质量稳定性.

基于Canny算子的零配件表面缺陷检测

通过对机器人视觉和零配件生产系统的研究分析,结合机器人视觉系统提出零配件表面缺陷检测方法。利用高斯滤波器、阈值分割、Canny算子等进行图像噪声的去除和边缘检测,并使用图像相减匹配法提取零配件的缺陷特征值,最后将缺陷信息、ECC200二维码和SQL数据库结合,以此解决零配件生产中存在的质量和标识问题。