激光与光电子学进展, 2013, 50 (11): 111201, 网络出版: 2013-10-20   

基于机器视觉的树脂镜片疵病检测系统研究

Flaws Detection System for Resin Lenses Based on Machine Vision
作者单位
1 江苏大学机械工程学院, 江苏 镇江 212013
2 江苏省联合职业技术学院镇江分院, 江苏 镇江 212016
摘要
为了实现对树脂镜片的自动检测,建立了图像采集系统。对该系统所采用的设备参数及图像预处理、特征提取、疵病识别等算法进行了研究。首先根据镜片的尺寸和缺陷的检测精度等参数搭建了图像采集系统。其次,通过相机标定完成了图像拼接。然后,对图像进行预处理,提取了疵病的图像。最后,介绍了各种疵病的特征提取及分类算法。实验结果表明:所建系统的检测精度为0.02 mm,疵病种类的识别正确率为96.5%,基本满足镜片质量检测的分类准确、检测标准统一及检测速度快等要求。
Abstract
An image acquisition system is established to realize the automatic detection of resin lenses. The parameters of the system and algorithms for image pre-processing, feature extraction, defect recognition, etc. are investigated. The image acquisition system is built according to the size of lens and detection precision of defect. Image mosaic is realized by camera calibration. The defect images are acquired through image pre-processing. The algorithms of defect feature extraction and classification are finally discussed. The experimental results indicate that the detection precision of the system is 0.02 mm and the recognition rate reaches 96.5%, which can meet the system requirements for lens detection.

姚红兵, 马桂殿, 沈宝国, 顾寄南, 曾祥波, 郑学良, 汤发全. 基于机器视觉的树脂镜片疵病检测系统研究[J]. 激光与光电子学进展, 2013, 50(11): 111201. Yao Hongbing, Ma Guidian, Shen Baoguo, Gu Jinan, Zeng Xiangbo, Zheng Xueliang, Tang Faquan. Flaws Detection System for Resin Lenses Based on Machine Vision[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2013, 50(11): 111201.

本文已被 1 篇论文引用
被引统计数据来源于中国光学期刊网
引用该论文: TXT   |   EndNote

相关论文

加载中...

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!