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基于機器視覺檢測技術紙張表面缺陷檢測的幾種方法

2021-11-11 11:39

雖然現在已經是電子信息時代,手機、電腦、ipad、等電子產品不斷更新迭代,充斥著我們的眼球,但是紙張作為文字的載體之一,仍然屬于我們生活的一部分,有著廣泛的市場。但是在紙張生產過程中,由于照明系統、紙機故障、人工操作不當、紙漿不均勻等原因,會造成紙張存在大量塵埃、斑點、條痕、皺褶、空洞及破邊等外觀缺陷,給紙張的生產造成巨大損失,也促使了當代視覺檢測領域的革新,因此,國辰機器人所自主研發的視覺缺陷檢測系統應運而生。

紙張缺陷檢測

基于機器視覺檢測技術的紙張表面缺陷檢測的幾種方法:

1、閾值法是比較常見的紙張缺陷檢測方法。當紙張出現缺陷時,缺陷部分及其邊緣的對比度比周圍正常紙張的對比度有明顯的提高,對比度的提高量與紙張缺陷的類型有直接的關系,我們可以根據這種關系,通過對比度的提高量是否超過預設閾值來判斷紙張缺陷的類型。

2、基于統計處理的紙病檢測,利用紙張纖維結構的統計特性,可以得出紙張圖像隨機信號所滿足的統計規律,用統計的方法來檢測各種紙病。

3、形態學方法也是紙病檢測中常用的方法,其基本方法是用形態學描述被測區域的形狀,并預測和快速處理如過濾、細化、修飾等,把紙張圖像的形態特征為研究對象,設計一整套算法來描述紙病的基本特征和基本結構。

4、光學機器視覺智能檢測是以圖像處理理論為核心,以數字圖像處理、模式識別、計算機技術為基礎的信息處理科學的重要分支,廣泛應用于各種無損檢測技術中。光學機器視覺智能檢測的基本原理是:一定的光源照在待測金屬表面上,利用高速CCD攝像機獲得連鑄板坯表面圖像,通過圖像處理提取圖像特征向量,通過分類器對表面缺陷進行檢測與分類。

機器視覺是研究利用仿生學的原理,用計算機的高性能計算能力、處理能力來模擬生物宏觀視覺功能、抽象能力、判斷功能,從而完成對被測物體的識別判斷。機這是人工視覺檢測手段無法實現的。機器視覺檢測作為一種新興的自動化檢測技術,其市場推廣是達成社會共識的基礎。國辰機器人將會進一步抓住這一機遇,帶來更優的產品,為更多行業賦能。

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