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电线电缆是一种十分重要的工业加工材料,而表观质量作为产品给人的视觉印象,已成为衡量产品的一个重要标准,直接影响消费者对产品的满意度,也在很大程度上影响产品的终性能。近年来伴随着计算机图像处理技术以及机器视觉检测技术的快速发展,机器视觉检测已经深入到各行各业的产品质量检测过程中。将机器视觉技术应用到线缆表观缺陷检测中,不仅可以实现全过程实时在线检测,还能在很大程度上提高检测的准确性,从而提高线缆的质量与产量。图像技术与图像处理技术作为机器视觉系统的两大,在高速生产的产线上图像技术决定了图像的质量,

设计了基于机器视觉的智能大输液异物在线检测系统,该系统可以实现灌装后大输液瓶中杂质的检测;研究了该检测系统的基本构成,工作原理以及一些关键图像处理技术;该检测系统采用特殊的硬件检测平台,让杂质与瓶身作相对运动,再利用的光学成像系统获取运动异物的序列图像,通过图像预处理、运动目标提取、运动目标分割和图像识别与判断这四个步骤完成对异物的检测;实验表明该系统可快速的检测出大输液溶液巾所含的多种杂质,准确度高,实时性强.

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