【摘 要】
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针对零件外形缺陷检测,提出了稳定性较高且计算量较小的算法。首先,为了在零件定位误差较大的条件下正确提取零件区域,提出两次动态提取算法。然后,提出基于统计图的分类算法
【机 构】
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北京工业大学机械工程与应用电子技术学院
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针对零件外形缺陷检测,提出了稳定性较高且计算量较小的算法。首先,为了在零件定位误差较大的条件下正确提取零件区域,提出两次动态提取算法。然后,提出基于统计图的分类算法,高效数值化零件的宽度、厚度、分散度、偏转程度等常用的外形特征,与配置过程生成的标准参数值对比,完成零件缺陷识别。最后,在汽车拉线零件生产线上对“打花”和“压铸”两工序的零件进行了实时检测,结果表明算法的稳定性好、实时性高、配置简单,能满足中小型生产线对零件外形缺陷检测的需求。
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