【摘 要】
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为了解决多种微小元器件的尺寸、位置、方向和缺陷自动化在线检测难的问题,提出一套机器视觉和深度学习相结合的智能在线检测系统.通过搭建视觉检测系统采集微小元器件的图像,并对图像进行图像预处理、二值化、滤波、边缘轮廓特征提取以及模板匹配等处理,实现了多种微小元器件尺寸、位置和方向的在线检测.针对微小元器件表面缺陷,提出一种基于深度学习的微小元器件表面缺陷识别方法.实验结果表明:该系统能兼容多种产品在线检测,检测效率约0.344 s/个,尺寸、方向和位置检测准确率达100％,缺陷识别准确率约为95.56％.
【机 构】
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贵州航天电器股份有限公司,贵州贵阳550009
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为了解决多种微小元器件的尺寸、位置、方向和缺陷自动化在线检测难的问题,提出一套机器视觉和深度学习相结合的智能在线检测系统.通过搭建视觉检测系统采集微小元器件的图像,并对图像进行图像预处理、二值化、滤波、边缘轮廓特征提取以及模板匹配等处理,实现了多种微小元器件尺寸、位置和方向的在线检测.针对微小元器件表面缺陷,提出一种基于深度学习的微小元器件表面缺陷识别方法.实验结果表明:该系统能兼容多种产品在线检测,检测效率约0.344 s/个,尺寸、方向和位置检测准确率达100％,缺陷识别准确率约为95.56％.
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