电线电缆是一种十分重要的工业加工材料，而表观质量作为产品给人的视觉印象，已成为衡量产品的一个重要标准，直接影响消费者对产品的满意度，也在很大程度上影响产品的***终性能。近年来伴随着计算机图像处理技术以及机器视觉检测技术的快速发展，机器视觉检测已经深入到各行各业的产品质量检测过程中。将机器视觉技术应用到线缆表观缺陷检测中，不仅可以实现全过程实时在线检测，视觉检测，还能在很大程度上提高检测的准确性，从而提高线缆的质量与产量。图像采集技术与图像处理技术作为机器视觉系统的两大核心，在高速生产的产线上图像采集技术决定了采集图像的质量，


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，高速颗粒物缺陷视觉检测，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***的检测算法。经实验，全自动智能视觉检测分拣机，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100ms以内，陶瓷通讯部件视觉检测，能够满足在线实时检测需求。


于机器视觉技术对板材表面缺陷检测进行研究，设计了在线检测的硬件系统和软件处理流程，介绍了图像预处理、图像分割和目标提取等处理方法并对缺陷图像进行相应处理。利用C 软件对板材缺陷在线检测进行人机交互界面设计和在线调试及在线检测。实验结果表明，本检测方法可行，误检率低，可很好地应用于木材自动化生产过程的在线检测。


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