基于机器视觉的手机垫片配件分拣系统的设计与实现

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作为手机重要组成部分之一,手机垫片配件是否有质量问题也是影响手机质量的重要因素,能够对手机的零部件实现自动检测也是手机制造产业实现智能制造的关键。当前,手机垫片配件的检测方式主要是人工进行分拣,其微小的体积为人工分拣提升了难度,从而导致效率不高,高强度的工作也对工人的身体健康产生影响,伴随着现在用工荒的出现,人力成本的增加也成为企业发展的负担。本文针对手机垫片配件的缺陷和尺寸测量检测问题,基于机器视觉技术开展深入研究,主要研究手机垫片配件表面缺陷检测方法设计,尺寸测量方法设计,分拣系统的开发与实现。主要研究工作包括以下几方面:(1)系统阐述了基于机器视觉自动化检测的需求和发展现状。(2)建立了手机垫片配件分拣系统,主要包括对相机、镜头、光源、照明方式的选型,所建系统满足手机垫片配件的视觉检测要求。(3)采用了基于传统视觉和基于深度学习的缺陷检测方法,并对各自的应用结果进行分析对比。(4)在测量方面,针对相机标定方法和理论,图像定位和拟合进行了介绍,采用基于HALCON的卡尺工具进行测量的方法,对测量结果进行分析,利用物理测量来验证测量结果的准确性。(5)对最终采取的检测算法进行集合,基于HALCON和C#联合编程技术进行人机交互界面的开发,对人机交互界面的各模块进行介绍,并对该系统进行结果验证分析和实际应用展示。
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