基于机器视觉的芯线包筒缺陷检测方法研究

为了解决电器芯线生产中出现的芯线包筒检测精确度不高和检测效率低的问题,提出一种基于机器视觉的非侵入式缺陷检测方法用以检测喇叭口缺失。通过图像滤波去噪、图像的二值化处理以及图像的特征提取,解决检测背景复杂、噪声干扰大等问题,并提高图像的对比度、突出感兴趣区域(ROI),再采用梯度算法进行边缘特征检测,进而对缺陷区域特征信息进行快速的定位及分类。试验结果表明,该缺陷检测方法不仅可以有效提高检测效率,又能保证较高的检测准确度和精度,满足实际工业检测需求,具有良好的实用价值。