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沖壓質(zhì)量模板匹配視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用

2022-07-16 11:11:10 精質(zhì)視覺(jué)

  沖壓質(zhì)量模板匹配視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用,沖壓零件通過(guò)機(jī)械臂放置到傳送皮帶上,依次經(jīng)過(guò)攝像頭拍攝點(diǎn),零件的位置、角度是一種有序排列。根據(jù)這個(gè)特點(diǎn),開(kāi)發(fā)一種圖像處理程序,以一組合格的零件圖像為模板,將攝像頭拍攝到的圖片和模板對(duì)比,存在差異的位置判斷為缺陷,實(shí)現(xiàn)開(kāi)裂、多(少)孔、材料劃傷夾雜等品質(zhì)缺陷的識(shí)別。檢測(cè)程序的主要流srR機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺(jué)檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺(jué)
srR機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺(jué)檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺(jué)

  檢測(cè)過(guò)程是一個(gè)采集攝像頭圖像并進(jìn)行圖像處理(基于開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫(kù)OpenCV 的圖像處理)的過(guò)程,計(jì)算機(jī)所處理的圖像,其實(shí)是一個(gè)由一系列范圍在[0,255]區(qū)間的灰度值組成的二維矩陣。下面以一個(gè)前地板零件的檢測(cè)過(guò)程為案例,對(duì)檢測(cè)過(guò)程和效果進(jìn)行說(shuō)明,為了驗(yàn)證識(shí)別效果,模板圖片比實(shí)際零件少了一個(gè)孔,srR機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺(jué)檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺(jué)

  程序?qū)γ恳粠膱D片和模板圖片進(jìn)行相似度分析,得到一個(gè)區(qū)間在[0.0,1.0]范圍的計(jì)算結(jié)果,0 表示完全一樣,1 表示兩張圖像完全不同。程序會(huì)選擇相似度最小值的圖片,進(jìn)入到下一個(gè)計(jì)算步驟。步驟3:模板圖片和攝像頭圖片進(jìn)行差異分析,兩個(gè)圖片灰度值不一樣的像素點(diǎn)用紅色高亮表示出來(lái),如圖7 所示。由于攝像頭感光元件噪點(diǎn)、環(huán)境光源差異、機(jī)械振動(dòng)等原因影響,兩個(gè)圖片雖然肉眼識(shí)別無(wú)明顯差異,但在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中很多像素點(diǎn)的灰度值還是有差異,需要過(guò)濾掉這些噪聲干擾,才能將兩個(gè)圖片真實(shí)的差異點(diǎn)凸顯出來(lái)。srR機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺(jué)檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺(jué)

 差異的噪聲處理主要有兩步,首先設(shè)定一個(gè)灰度差的閾值為50,即如果兩個(gè)圖像的像素點(diǎn)灰度差值的絕對(duì)值小于等于50,則判定此像素點(diǎn)無(wú)差異。通過(guò)這一步驟,可以消除掉90%以上的噪點(diǎn),如圖8 所示。此時(shí),仍存在一些離散的噪點(diǎn),主要處于零件反光的高亮區(qū)域邊界,或者零件的輪廓邊界,通過(guò)圖像的腐蝕和膨脹操作(卷積核為3×3 矩陣),對(duì)這些離散的差異點(diǎn)有很好的過(guò)濾作用,同時(shí)保留了連成區(qū)域的差異位置,如圖9 所示。srR機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺(jué)檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺(jué)

  紅色高亮位置準(zhǔn)確的標(biāo)識(shí)了零件和模板圖片的差異區(qū)域,程序根據(jù)分析結(jié)果報(bào)警,如果無(wú)差異區(qū)域,則認(rèn)為零件無(wú)缺陷。srR機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備_CCD視覺(jué)檢測(cè)_外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)_精質(zhì)視覺(jué)

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