基于机器视觉的硬质合金微型喷嘴缺陷检测
针对现有人工目检方法对精加工硬质合金微型喷嘴产品表面检测存在速度慢、缺陷漏检率和误检率高等问题,提出一种基于机器视觉的喷嘴图像缺陷检测方法。分析了喷嘴缺陷图像类型和喷嘴结构,重点研究了喷嘴缺损圆边缘拟合、疤料边缘增强、极坐标变换和缺陷灰度值差异统计等。该方法避免了喷嘴的复杂结构对缺陷定位和检测造成的大量计算。通过对合格和不合格喷嘴进行检测,验证了该方法缺陷检测准确率达到98.6%,每件产品检测时间为0.834 s,而目视检测准确率为91.2%,每件产品检测时间为5.213 s。因此该算法有效提高了检测精度和速度,满足工业生产线对喷嘴检测准确性和实时性的要求。
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