基于机器视觉的汽车零件涂装缺陷检测方法

设计了一种基于机器视觉的涂装缺陷检测系统来检测汽车零件表面的孔洞边缘缺陷,并在Halcon软件中实现了相关检测算法。首先搭建了检测平台获取图像信息,运用迭代加权拟合的方法实现了对孔洞感兴趣区域(ROI)的定位与提取,从而缩短检测时间;再使用一种带阻滤波器对图像进行预处理,减少了表面反光;最后运用阈值分割等方法对涂装缺陷特征进行识别和提取。该法能快速、准确地识别提取涂装缺陷特征,平均单次识别时间为320 ms,识别准确率为97%,满足工业涂装缺陷检测的要求。