【摘 要】
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随着移动互联网的高速发展,手机产品的消费需求已经变得十分巨大。消费者对手机外观有着近乎完美的追求,同时也对制造者的质量检验效率提出了苛刻的要求。目前通过人工对手机
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随着移动互联网的高速发展,手机产品的消费需求已经变得十分巨大。消费者对手机外观有着近乎完美的追求,同时也对制造者的质量检验效率提出了苛刻的要求。目前通过人工对手机外壳表面质量进行检测的方式有着低效与标准不一的问题,不符合高精度与高智能化的生产需求。因此,利用机器视觉结合图像处理技术去完成对手机外壳表面缺陷的自动检测有很大的应用意义。本文以机器视觉为研究基础,结合数字图像处理技术,提出了一种用于检测手机外壳表面缺陷的方法。首先利用图像预处理技术中的均值滤波、小波分析实现了消除图像噪声与增加图像对比度的目的,为进一步的图像处理奠定了良好的基础。使用改进的Canny算子对图像进行分割,准确地提取出来完整的缺陷边缘。然后利用数学形态学处理实现了对目标的特征参数提取。最后在MATLAB环境下对系统应用效果进行检验,并成功地检测出了手机外壳缺陷,验证出本方法是有效的。
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