为了不断提高产品质量和生产效率，金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。本针对金属工件表面的多种缺陷，设计了一套能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。 该系统采用黑白面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分，提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求，使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测；采用自动选取图像分割阈值，根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件在图像中的位置、尺寸信息，实现了系统的自动测量；根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈，


基于机器视觉的涂胶质量在线检测技术，目的在于为汽车制造企业提供一种***实时的汽车前盖机器人涂胶质量在线检测手段，帮助企业在更好地控制涂胶质量的同时降低其生产成本。在研究过程中，首先根据系统的性能指标和技术要求确定了涂胶质量在线检测系统的总体方案，并对硬件系统的关键设备进行了选型设计，视觉检测，然后针对汽车前盖机器人涂胶的特点研究了图像处理和分析算法，为实现实时在线检测，塑胶件在线实时视觉检测，提出了基于广义回归***网络的涂胶信息预测算法，再根据系统的功能要求开发了涂胶质量在线检测软件，***后对设计的在线视觉检测系统进行了性能验证实验。


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，车削件在线实时视觉检测，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，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，压铸件在线实时视觉检测，***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


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