基于人工免疫原理的残次品检测方法

基于人工免疫原理提出了一种残次品的检测方法,能快速识别已知产品残次类型,并能对未知残次品类型进行耐受学习,使得成熟检测器数量越来越多,识别能力也随之增强;另外分析了算法性能,并给出了解决方法。设计了三组仿真实验,实验证明该方法的残次品识别率较高。该方法无需购买其他设备,是一种廉价、高效的识别方法。

基于树莓派的塑料纽扣次品检测系统设计

针对传统纽扣产业中人工检测过程效率低、经济成本高等问题,设计了一套基于树莓派的塑料纽扣次品检测系统。该系统结合了树莓派开发板、传感器、工业相机、气动剔除装置等硬件设备与软件检测算法,形成一套完整的检测系统。通过工业电荷耦合器件(CCD)相机与传感器配合实时采集流水线上纽扣的图像信息,并将其传输到树莓派,经过图像滤波去噪后,使用局部自适应阈值法保留污渍等纽扣表面易缺失细节。通过检索纽扣轮廓信息以剔除少孔、存在污渍块的次品。通过评价轮廓圆度剔除破损纽扣,最后依据评价结果由树莓派发出控制信号剔除次品纽扣。经试验验证,该检测系统能够较好地实现纽扣次品在线检测的准确性与高效性,且由于其硬件设备体积较小、成本较低、便于维护与管理,易于安装与推广至生产线环境。