激光与光电子学进展, 2019, 56 (13): 131006, 网络出版: 2019-07-11   

基于机器视觉的聚氯乙烯管材表面缺陷检测 下载: 1253次

Surface Defect Detection of Polyvinyl Chloride Pipes Based on Machine Vision
作者单位
1 河北工业大学电子信息工程学院天津市电子材料与器件重点实验室, 天津 300401
2 北京市安视中电科技有限公司, 北京 100871
图 & 表

图 1. PVC管材表面检测平台

Fig. 1. Surface detection platform of PVC pipes

下载图片 查看原文

图 2. PVC管材表面缺陷图。(a)凹坑;(b)气泡;(c)杂质;(d)褶皱;(e)划痕;(f)污染

Fig. 2. Surface defects on PVC pipes. (a) Pits; (b) bubbles; (c) impurities; (d) wrinkles; (e) scratches; (f) pollution

下载图片 查看原文

图 3. Gamma变换快速查找表

Fig. 3. Table used to quickly look up Gamma transformation

下载图片 查看原文

图 4. Gamma变换以及对比图。(a)原图;(b)褶皱区域;(c) Gamma变换效果图

Fig. 4. Gamma transformation and contrast diagrams. (a) Original image; (b) area of wrinkle; (c) image after Gamma transformation

下载图片 查看原文

图 5. 管材垂直投影结果

Fig. 5. Vertical projection results of pipe

下载图片 查看原文

图 6. 垂直一阶微分5差值

Fig. 6. Vertical first-order differential with five differences

下载图片 查看原文

图 7. 快速区域生长示意图。(a)原图矩阵中的生长点;(b)每行生长结果;(c)最终生长结果

Fig. 7. Schematic of fast region growing. (a) Growing point in original matrix; (b) growing results per line; (c) final growing result

下载图片 查看原文

图 8. 分块效果图。(a)点状缺陷;(b)分块投影;(c)分块一阶微分

Fig. 8. Effect of block processing. (a) Point defect; (b) block projection; (c) block first-order differential

下载图片 查看原文

图 9. PVC管材表面检测平台检测流程图

Fig. 9. Test flow chart of surface detection platform of PVC pipes

下载图片 查看原文

图 10. PVC管材表面缺陷在线检测平台检测结果。(a)凹坑;(b)杂质;(c)气泡;(d)褶皱;(e)划痕;(f)污染

Fig. 10. Detection results of surface defect online detection platform of PVC pipes. (a) Pits; (b) impurities; (c) bubbles; (d) wrinkles; (e) scratches; (f) pollution

下载图片 查看原文

表 1Gamma变换法的用时对比

Table1. Comparison of time cost for Gamma transformation

ImagenumberGammatransformation /msGamma transformationusing look-upmethod /ms
1234567891067.761.865.768.167.064.864.265.072.463.74.63.52.94.04.03.34.33.23.93.7

查看原文

表 2区域生长法的用时对比

Table2. Comparison of time cost for region growing

ImagenumberRegiongrowing /msFast regiongrowing /ms
1234567891067.761.865.768.167.064.864.265.072.463.74.63.52.94.04.03.34.33.23.93.7

查看原文

李书华, 周亚同, 王丹, 何静飞, 张忠伟. 基于机器视觉的聚氯乙烯管材表面缺陷检测[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(13): 131006. Shuhua Li, Yatong Zhou, Dan Wang, Jingfei He, Zhongwei Zhang. Surface Defect Detection of Polyvinyl Chloride Pipes Based on Machine Vision[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(13): 131006.

本文已被 3 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!