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发布时间:2021-11-17 01:20:00 作者:迈迅威视觉
为了实现外观缺陷自动检测,研究了基于机器视觉技术的外观缺陷检测系统。首先针对外观缺陷图像特点,分析了采用灰度阈值及单一颜色模型分割缺陷的局限性,提出基于混合颜色模型的缺陷图像分割方法,实现了外观缺陷快速、准确分割;然后通过分析外观缺陷特点,分别从形状、颜色和纹理共选取了12个类别差异明显的特征参数,提取了外观缺陷特征;后选择BP神经网络作为缺陷分类器,根据经验和实验确定了神经网络结构及参数,并分析了传统BP算法在外观缺陷分类应用中的不足,通过改变收敛标准、自适应调整步长和引入动量项以优化BP算法,改善了神经网络分类效果。
在药品包装过程中,会出现瓶体与瓶盖封装不严的情况,因此药品包装的质量检测已成为制药行业生产过程中的一个关键环节。本文设计了一套基于机器视觉的药瓶检测系统,完成了药瓶包装过程中瓶盖与瓶体封装缺陷的检测任务。本的研究工作和主要成果包括以下几个方面:1.在总结国内外成果的基础上,结合药瓶检测的总体功能要求和性能指标,成功搭建了满足要求的硬件实验平台。同时,对平台所用硬件的选择原则和终参数都做了逐一说明。2.由数字图像处理的概念出发,研究了待检药瓶图像处理的相关算法。首先,应用MATLAB软件对到的图像进行了一系列处理,包括图像灰度化、图像去噪
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