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基于机器视觉的PVC管材表面缺陷检测

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摘要

针对PVC管材表面缺陷检测中人工肉眼检测效果差、效率低下等问题,设计了一种基于机器视觉的PVC管材表面缺陷检测算法并用于工业生产。该算法主要包含图像预处理和缺陷检测两部分,而图像预处理又包括边缘遍历、条纹检测、Gamma变换等步骤;缺陷检测主要包含水平与垂直投影、快速区域生长法连通域标记、分块处理等步骤。该算法对Gamma变换以及区域生长法做加速处理,同时能够最大限度检测出PVC管材表面缺陷检测并避免误检。实验以及工厂实地检测结果表明,该算法检测准确率为97.6%,实时检测速度超过60m/min,缺陷最小检测面积为0.05mm2,而且管材运行中单边抖动≤5mm不造成误报警,管材在运行速度45m/min时漏检率为0,因而能满足实际生产需要。

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补充资料

DOI:10.3788/lop56.131006

作者单位:

    河北工业大学电子信息工程学院
    河北工业大学
    河北工业大学电子信息工程学院
    河北工业大学电子信息工程学院
    北京安视中电科技有限公司

引用该论文

李书华,周亚同,王丹,何静飞,张忠. 基于机器视觉的PVC管材表面缺陷检测[J].激光与光电子学进展,2019,56(13):131006.