基于机器视觉的多层玻璃结构缺陷特征识别机制研究

多层玻璃结构缺陷持续时间随机且可能很短,其隐患状态对设备运行和生产安全构成了严重威胁,因此,对多层玻璃结构实施实时监测显得尤为重要.本文基于机器视觉技术研究了多层玻璃结构的缺陷特征识别机制.基于缺陷图像边缘的强弱特性建立了针对缺陷图像预处理的平滑滤波组合模型;研究了面向缺陷定位的边缘轮廓抑制方法,确定了强边缘区间,降低了环境因素的干扰;在分析视觉图像信号采集过程的基础上,科学确定了多层玻璃结构缺陷识别系统的硬件性能;建立了基于支持向量机的缺陷特征分类模型及识别算法.实验结果表明,缺陷区域定位准确、识别率高,为多层玻璃结构缺陷特征检测奠定了理论和技术基础.