【摘 要】
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针对连接器插针缺陷检测中人为检测误检率高、效率低、劳动强度大等问题,该文开展了基于机器视觉的电气连接器缺陷检测前沿方法研究,搭建了用于图像采集、处理的嵌入式硬件平台。通过设计包括图像灰度化、霍夫圆检测、边缘检测等算法在内的缺陷特征提取方法及其稀疏化LS-SVM缺陷判别分类器,开发了缺陷检测应用软件,最终构建了一套电气连接器缺陷检测实验系统。实验结果表明:该系统可以将缺陷漏检率和误检率控制在5%以下
【机 构】
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中国石油大学（华东）控制科学与工程学院,中车青岛四方机车车辆股份有限公司
【基金项目】
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中国石油大学华东实践教学改革类项目(SJ-202028),产学合作协同育人项目(201901253002)。
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针对连接器插针缺陷检测中人为检测误检率高、效率低、劳动强度大等问题,该文开展了基于机器视觉的电气连接器缺陷检测前沿方法研究,搭建了用于图像采集、处理的嵌入式硬件平台。通过设计包括图像灰度化、霍夫圆检测、边缘检测等算法在内的缺陷特征提取方法及其稀疏化LS-SVM缺陷判别分类器,开发了缺陷检测应用软件,最终构建了一套电气连接器缺陷检测实验系统。实验结果表明:该系统可以将缺陷漏检率和误检率控制在5%以下,能够满足工业现场的应用需求。由于融合了嵌入式系统控制、图像处理、模式识别等技术,也为当前无损检测专业实
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