基于机器视觉的插座品质检测方法
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Socket Quality Detection Based on Machine Vision
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    摘要:

    针对目前人工成本上升,人眼易出现视觉疲劳导致检测效率低下等问题,本文提出了一种基于机器视觉的插座品质检测方法.主要研究内容如下:1)研究了基于模板匹配的插座机器视觉定位方法.2)研究了基于灰度均值的螺丝缺陷机器视觉检测方法.3)研究了基于灰度标准偏差的插孔缺陷机器视觉检测方法.根据以上检测方法,编写了检测软件,在生产线上进行测试,对插座螺丝和插孔缺陷的识别率达到100%,平均每帧图像处理仅耗时100ms,表明该方法具有准确率高、速度快的优点.

    Abstract:

    For the current rising labor costs and low detection efficiency of eye fatigue, this paper presents a method for detecting socket quality based on machine vision. The main research contents are as follows: 1) Socket positioning method based on template matching with machine vision. 2) The machine vision detection method for screws defects based on the mean of gray value. 3) The detection method of jack defect based on grayscale standard deviation. In the production line testing, screws and jack defect recognition rate have reached 100%. And the average per-frame image processing only takes 100ms, which shows that this method has high accuracy, fast speed advantages.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

徐德明,汪成龙.基于机器视觉的插座品质检测方法.计算机系统应用,2016,25(5):177-180

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  • 收稿日期:2015-09-17
  • 最后修改日期:2015-10-26
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  • 在线发布日期: 2016-05-20
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