针对线缆行业长期存在的外观缺陷检测困难的问题，3C电子产品外观缺陷检测，本文选取了光缆作为研究对象，对基于机器视觉的光缆外观缺陷检测系统进行了研究，用以实现对光缆外观的实时检测。本人工作的具体内容有:(1)硬件选定及方案确定。针对光缆生产线性运动且速度快的问题，采用线阵相机进行图像采集，并选择相应的镜头、光源以及一些附件如编码器、采集卡、光源控制器等，确定检测方案。(2)护套外观缺陷检测。对于外观凹坑凹痕及直径的缺陷检测，采用阈值分割方法，把凹坑划痕、光缆和背景三者区分开，检测出凹坑划痕的面积以及光缆的直径。(3)图像拼接。


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，外观缺陷检测，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，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，滚珠表面外观缺陷检测，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%，电器外壳外观缺陷检测，达到预期检测目标


玻璃瓶作为酒饮料的主要包装容器，其产品(特别是瓶口)质量直接影响酒的品质与安全。根据透明玻璃瓶在线检测中缺陷信息弱、生产线抖动等特点，研究与开发了一种基于机器视觉的在线检测系统，应用熵法实现瓶口图像的分割以及改进的Hough变换算法实现瓶口图像的***。实际运行表明，系统动态图像采集效果良好，且图像处理算法快速准确，满足当今高速酒饮料灌装在线检测的要求。




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