【摘 要】
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目前注塑件表面缺陷主要依靠人工检测,存在检测不稳定,受人为主观因素影响等问题。对此,提出机器视觉技术完成注塑件表面缺陷检测。在视觉检测方法中,通过卷积神经网络算法对注塑件表面缺陷图像进行识别检测。首先根据注塑件的缺陷特点,构建适用于其表面缺陷检测的注塑件表面缺陷识别基础网络模型,再通过图像采集设备采集缺陷图像,针对图像缺陷不突出的问题,使用直方图均衡化的方法进行增强,最后通过训练集对网络模型进行训
【机 构】
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上海电机学院机械学院,上海201306
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目前注塑件表面缺陷主要依靠人工检测,存在检测不稳定,受人为主观因素影响等问题。对此,提出机器视觉技术完成注塑件表面缺陷检测。在视觉检测方法中,通过卷积神经网络算法对注塑件表面缺陷图像进行识别检测。首先根据注塑件的缺陷特点,构建适用于其表面缺陷检测的注塑件表面缺陷识别基础网络模型,再通过图像采集设备采集缺陷图像,针对图像缺陷不突出的问题,使用直方图均衡化的方法进行增强,最后通过训练集对网络模型进行训练。对比3种经典卷积神经网络模型和注塑件表面缺陷识别基础网络模型的检测效果,该方法取得了更高的识别率。
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