本文主要研究内容
作者李书华,周亚同,王丹,何静飞,张忠伟（2019）在《基于机器视觉的聚氯乙烯管材表面缺陷检测》一文中研究指出：针对人工肉眼检测聚氯乙烯(PVC)管材表面缺陷效果差、效率低下等问题,设计了一种基于机器视觉的PVC管材表面缺陷检测算法,并将其用于工业生产。该算法主要包含图像预处理和缺陷检测两部分,图像预处理包括边缘遍历、条纹检测和Gamma变换等步骤;缺陷检测主要包括水平与垂直投影、快速区域生长法连通域标记和分块处理等步骤。该算法对Gamma变换以及区域生长法作加速处理,同时能够最大限度地检测出PVC管材表面缺陷并避免误检。实验及工厂实地检测结果表明,该算法检测准确率为97.6%,实时检测速度超过60m/min,缺陷最小检测面积为0.05mm2,而且管材运行中单边抖动不超过5mm时无误报警现象发生,管材在运行速度为45m/min时漏检率为0,因而能满足实际生产需要。
Abstract
zhen dui ren gong rou yan jian ce ju lv yi xi (PVC)guan cai biao mian que xian xiao guo cha 、xiao lv di xia deng wen ti ,she ji le yi chong ji yu ji qi shi jiao de PVCguan cai biao mian que xian jian ce suan fa ,bing jiang ji yong yu gong ye sheng chan 。gai suan fa zhu yao bao han tu xiang yu chu li he que xian jian ce liang bu fen ,tu xiang yu chu li bao gua bian yuan bian li 、tiao wen jian ce he Gammabian huan deng bu zhou ;que xian jian ce zhu yao bao gua shui ping yu chui zhi tou ying 、kuai su ou yu sheng chang fa lian tong yu biao ji he fen kuai chu li deng bu zhou 。gai suan fa dui Gammabian huan yi ji ou yu sheng chang fa zuo jia su chu li ,tong shi neng gou zui da xian du de jian ce chu PVCguan cai biao mian que xian bing bi mian wu jian 。shi yan ji gong an shi de jian ce jie guo biao ming ,gai suan fa jian ce zhun que lv wei 97.6%,shi shi jian ce su du chao guo 60m/min,que xian zui xiao jian ce mian ji wei 0.05mm2,er ju guan cai yun hang zhong chan bian dou dong bu chao guo 5mmshi mo wu bao jing xian xiang fa sheng ,guan cai zai yun hang su du wei 45m/minshi lou jian lv wei 0,yin er neng man zu shi ji sheng chan xu yao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自激光与光电子学进展的李书华,周亚同,王丹,何静飞,张忠伟，发表于刊物激光与光电子学进展2019年13期论文，是一篇关于图像处理论文,表面缺陷检测论文,聚氯乙烯管材论文,区域生长法论文,投影法论文,分块法论文,激光与光电子学进展2019年13期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自激光与光电子学进展2019年13期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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