機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)的意義 　　機(jī)器視覺檢測(cè)技系統(tǒng)術(shù)具有非接觸、在線實(shí)時(shí)、速度快、精度合適、現(xiàn)場(chǎng)抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，能實(shí)現(xiàn)機(jī)械產(chǎn)品的零廢品生產(chǎn)的目標(biāo)，適應(yīng)了現(xiàn)代制造業(yè)的進(jìn)步和發(fā)展要求，在實(shí)際中顯示出了廣闊的應(yīng)用前景。本文以注塑生產(chǎn)過程為背景，對(duì)基于機(jī)器視覺的檢測(cè)系統(tǒng)展開研究，并將其用于注塑制品缺陷的檢測(cè)中，取得較好的效果。本文主要完成了以下幾個(gè)方面的工作： 　　(1)研究機(jī)器視覺硬件系統(tǒng)工作原理，根據(jù)注塑系統(tǒng)的要求，對(duì)硬件設(shè)備進(jìn)行選型，搭建機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)的硬件平臺(tái)。 　　(2)在硬件平臺(tái)的基礎(chǔ)上，利用VC＋＋編寫攝像頭的控制代碼。改進(jìn)人機(jī)界面，增強(qiáng)軟件功能。并與注塑機(jī)控制系統(tǒng)進(jìn)行通訊，實(shí)現(xiàn)交互控制。 　　(3)針對(duì)單一采用閾值或差影法進(jìn)行背景分割都存在缺陷的情況，本文采用先閾值后差影的方法，得到了優(yōu)于上述兩種算法的分割背景制品圖像。為了解決分割背景處理后，有可能出現(xiàn)的噪聲問題，本文改變了常規(guī)的濾波步驟，在得到背景圖像前先進(jìn)行濾波，然后再判別背景與目標(biāo)?？朔肃徲蚱骄▽?duì)零散噪聲克服不足以及中值濾波方法在大面積噪聲處理時(shí)失效的問題。增強(qiáng)了背景分割算法對(duì)于外界環(huán)境變化的適應(yīng)能力，提高了算法的實(shí)用性。 　　(4)分析了注塑制品質(zhì)量缺陷的特點(diǎn)，提出將注塑制品缺陷分為形狀缺陷以及紋理缺陷分別進(jìn)行特征提取的思路。在形狀特征提取方面，本文提出一種兼顧實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性的方法，利用幾何特征檢測(cè)的迅速性對(duì)制品進(jìn)行初步的定性判斷，如有缺陷的制品產(chǎn)生，再通過不變矩得到缺陷的細(xì)節(jié)特征。在紋理特征提取上，結(jié)合灰度共生矩陣，Gabor小波濾波器各自的優(yōu)點(diǎn)，對(duì)特征向量進(jìn)行優(yōu)化組合，減少了傳統(tǒng)方法的特征向量維數(shù)，在準(zhǔn)確率的情況下，提高了分類效率。 相關(guān)信息來源：www.szgrd.com