【摘 要】
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针对在复杂光照条件下线胶质量检测存在自动化程度不高，检测精度低等问题，提出了一种基于最小二乘拟合的线胶质量检测方法。首先使用非局部均值滤波降噪算法对图像进行降噪处理；随后通过动态阈值分割法确定待检测线胶区域，并在待检测区域内使用基于形态学的laplacian of gaussian边缘提取算法提取线胶轮廓；最后使用基于最小二乘拟合的线胶边缘轮廓拟合算法，计算拟合直线之间的平均距离即可得到线胶宽度；
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针对在复杂光照条件下线胶质量检测存在自动化程度不高，检测精度低等问题，提出了一种基于最小二乘拟合的线胶质量检测方法。首先使用非局部均值滤波降噪算法对图像进行降噪处理；随后通过动态阈值分割法确定待检测线胶区域，并在待检测区域内使用基于形态学的laplacian of gaussian边缘提取算法提取线胶轮廓；最后使用基于最小二乘拟合的线胶边缘轮廓拟合算法，计算拟合直线之间的平均距离即可得到线胶宽度；将线胶宽度信息与设定胶宽进行对比，判断是否存在断胶等质量问题。经实验验证，在复杂的光照条件下，该方法能准确检测出线胶宽度信息，满足对工业生产线的在线检测要求，其检测高效快速，准确率较高，能有效减少人力与资金投入，适合在实际生产中应用。
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