基于机器视觉的扫码器瞄准灯缺陷检测方法研究

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随着移动支付和物流行业的迅速发展,扫码器的需求量大幅度增加,Aimer是扫码器的重要组成部分,机械加工精度不够和组装不规范都会导致其出现缺陷,影响产品的质量。通过人工检测缺陷的传统方式已经不能满足实际的生产需要,而伴随着计算机视觉的快速发展,基于机器视觉的缺陷检测已被应用到很多行业的自动化检测中。本文对Aimer缺陷检测进行了相关研究,主要工作如下:1.根据实际生产中的检测要求,自主设计了扫码器瞄准灯缺陷检测系统,该系统包含:图像采集模块、自动传输模块、缺陷检测模块、数据存储和分析模块。实现了硬件的选型和系统间的通信。2.针对缺陷的不同特征进行分析归类,依据缺陷的边缘特征提出了基于曲线拟合的检测方法:首先采用Canny算子提取图像边缘信息,再通过最小二乘法拟合出和实际图像边缘重合或相切的圆,将拟合出的圆与实际轮廓和标准圆半径进行对比,实现缺陷分类。3.针对缺陷的多样性提出基于深度学习的Faster R-CNN算法,选取了 ResNet-101和VGG-16两种特征提取网络,首先对两种网络的Faster R-CNN模型首先进行了基于迁移学习的预训练,然后采用训练集训练网络,最后通过测试集检验模型的有效性。4.综合考虑两种算法的优劣,最终选择将两种算法相结合用以缺陷检测,并对此进行编程实现,完成了缺陷检测系统的软件模块,同时对缺陷检测系统进行测试。实验结果表明,本课题设计的缺陷检测系统的平均检测精度在90%左右,满足实际生产的要求。
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