机器视觉在晶振外壳缺陷检测中的应用

参考文献:

庞章炯,张 鹰,谢佩军,计时鸣. 机器视觉在晶振外壳缺陷检测中的应用

  • 晶振外壳:微型冲压件,内底 侧面 缺陷较大

  • 图像处理:边缘检测、数学形态学、拓扑描述

机器视觉在制造业上分为:

  1. 基于产品特征的检测:空间特征、表面品质特征、结构特征
  2. 机器人

对于大曲率的金属物件表面检测,最理想的方案是 使用同轴照明

重要公式

RGB到HSV转换公式

高亮反射区产生的光斑常与其他高亮区域相连,因此需利用数学形态学的相关操作

形态学可以用来简化图像数据,保持图像的基本形状特性,同时去掉图像中与研究目的无关的部分

数学形态学:集合论

膨胀 腐蚀 开启 闭合

通常给出一个图像集合和一个结构元素集合,利用结构元素对图像进行操作

拓扑学(topology)

研究 图形不受畸变变形影响的性质 。

对于一个 给定平面区域来说 ,区域内的孔数H和区域内的连通组元个数 c 都是常用的拓扑性质

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本文标题:机器视觉在晶振外壳缺陷检测中的应用

文章作者:孤岛violet

发布时间:2019年02月01日 - 16:28

最后更新:2019年02月01日 - 16:55

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