【摘 要】
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磁环表面缺陷是影响磁环质量的一个重要因素,传统人工检测分拣裂伤磁环有诸多劣势,随着机器视觉的迅速发展及自动化生产的需求,需要设计实现一套符合企业生产实际的裂伤磁环
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磁环表面缺陷是影响磁环质量的一个重要因素,传统人工检测分拣裂伤磁环有诸多劣势,随着机器视觉的迅速发展及自动化生产的需求,需要设计实现一套符合企业生产实际的裂伤磁环分拣系统。本文对裂伤磁环常见的表面缺陷分析研究,采集了丰富的原始图像并进行了灰度化、直方图均衡化的预处理,利用进行滤波,去除背景及噪声,再通过阈值二值化、形态学运算等处理获得缺陷区域。通过对缺陷部分几何特征及统计特征的提取建立了特征空间。综合对分类器的需求,选用了BP人工神经网络模型,据特征空间及缺陷类型设计了三层的神经网络,利用处理后的图片分组进行训练测试并编程实现。硬件方面选用了先进的DVS8168视频平台并根据内部架构搭建了嵌入式开发平台,软件方面选择了Visual Studio2015平台上opencv3.2进行图像处理,QT制作显示界面完成用户交互,实现了直观快捷方便高效的裂伤磁环分拣系统。
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