冰勺毛刺缺陷检测方法研究

针对冰勺出厂检验中对毛刺缺陷特征识别度较低的问题,基于对毛刺的特征分析,提出一种毛刺缺陷检测方法。方法通过组合线段的方法提取出冰勺轮廓,分线段对提取到的冰勺轮廓线段进行像素检测,标记冰勺轮廓线段的像素点并依据标记结果去除链条齿的干扰,完成对毛刺的检测,并在实验中完成测试。测试结果表明该方法增强了毛刺缺陷检测的准确性和适用性,有效地促进了冰勺产品的出厂安全性,具有一定的实际应用价值。

基于改进Canny和异常轮廓点搜索的密封圈毛刺检测系统设计

为解决目前橡胶制品行业对O型密封圈人工检测效率低、精度低的问题,设计了一套基于机器视觉的毛刺缺陷检测系统,分为硬件系统和软件系统。针对密封圈尺寸规格繁多、微弱毛刺较难检测的特点,提出一种改进的Canny边缘检测来提高轮廓检测定位精度;提出一种基于切线倾斜角的异常轮廓点搜索定位算法,根据最小二乘法拟合圆识别到的外径自动设置最优的窗口模板和阈值;通过分析轮廓切线倾斜角的变化搜索定位可疑异常点,再经筛选得到真实毛刺点,最后根据毛刺点的最小外接矩形高度判定缺陷。结果表明,该检测系统能准确可靠地检测出外径尺寸范围为?6~?35mm密封圈毛刺缺陷,在实际工业应用中具有良好的可行性。