为实现图像处理技术在冲压件表面缺陷在线检测中的应用,开发了一套冲压件表面缺陷实时在线快速检测系统。使用基于多模板匹配算法获取图像中冲压件的位置,建立感兴趣区域;提出基于拉普拉斯-高斯(LoG)算子的实时浓淡补正算法实现冲压件表面缺陷的增强;使用大津法和形态学操作实现冲压件表面缺陷位置的提取。系统使用MATLAB实现基于LoG算子的滤波算法;使用LabVIEW实现其余算法,并在其中调用MATLAB 脚本节点;使用多线程技术实现高效的检测算法。经实验,系统能够对生产线上每一个冲压件进行快速检测,并检测出有缺陷的冲压件,整个过程耗时在100 ms以内,能够满足在线实时检测需求。
机器视觉 表面缺陷 多模板匹配 浓淡补正 灰度形态学 激光与光电子学进展
2018, 55(1): 011501
高精度贴片机的视觉定位系统是提高贴片精度的关键。利用机器视觉技术分别对贴片元件和PCB板的位置及角度偏差进行检测。采用了以区域生长法为基础的元件中心和角度的计算方法，以最大内接矩形法计算了PCB板的中心和角度，从而得到了需要纠偏的位移和角度。实验验证元件中心的检测精度可达30 μm，算法处理总时间为63.6 ms，满足贴装元件定位检测系统对高速高精度的要求。
贴片机 机器视觉 纠偏算法 区域生长 最大内接矩形 mounter machine vision correction algorithm regional growth maximum internal rectangle
