E型铁芯是某公司自动化生产线上的重要零件之一，加工过程中主要存在表面切割不平整，表面裂纹和几何形状扭曲3种缺陷。为此，文中提出了基于机器视觉的表面缺陷在线检测方法。由于检测目标质地为黑色，本系统采用白色材料做背景增加对比度；利用CCD摄像机和环形LED光源组成采集系统的前端，视觉检测在冲床工作中应用，通过千兆网口将图像传输至计算机；然后采用边缘检测结合阈值分割提取感兴趣区域，***后主要利用灰度分析结合Douglas-Peucker算法完成特征提取和缺陷分类。实验结果表明，该系统能快速对铁芯表面缺陷进行识别与检测，缺陷识别率达到98.25%，达到预期检测目标


目的为实现饮料易拉罐拉环背部激光打码的自动化，提出一种基于遗传算法的易拉罐罐盖图像识别新方法。方法首先搭建一套易拉罐盖激光自动打码机，基于所搭建的实验系统，利用CCD相机实时采集罐盖图像。对所采集到的图像进行中值滤波和灰度增强处理，在此基础上，研究基于遗传算法的罐盖图像阈值分割新方法，分析、确定算法的关键参数(个体数目、交叉率、变异率等)，由此得到罐盖的二值化图像，并对算法处理结果进行误差分析。结果遗传算法经过约15代的迭代计算，能够收敛，获取到的图像阈值，整个算法的运行时间约30 ms，***终的图像精度约为7.9 pixel。


随着科技日新月异的发展，工业生产流程进一步细化，视觉检测在线实时监控，产品变得越来越复杂，生产厂家逐渐加强了对产品质量检测环节的投入。视觉检测技术正越来越多地应用于各个领域，代替人进行全自动的产品检测、工艺验证，甚至整个生产工艺的自动控制。本文从视觉检测技术出发，详细叙述了视觉检测技术在大型自动化生产线上的应用，***研究灌装***表面缺陷检测算法。本文结构如下: 首先，概述的研究背景和意义，视觉检测，简单叙述了机器视觉技术的基本原理，针对视觉检测技术的特点，分析了视觉检测技术的研究现状及发展趋势，并简述了机器视觉技术在工业、农业、军事、交通和上的应用现状


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