【摘 要】
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尽管基于图象的视觉检测系统已经在工业领域中有广泛的应用,但检测精度仍然受到诸多现实因素的影响。通用的方法是将实时获得的图片与一个预先选择好的模板图片进行点对点的
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尽管基于图象的视觉检测系统已经在工业领域中有广泛的应用,但检测精度仍然受到诸多现实因素的影响。通用的方法是将实时获得的图片与一个预先选择好的模板图片进行点对点的比较。本论文采用了容差区域的方法取代了原有的模板图象法。这个容差区域是基于对图片的两个坐标值的计算而得出的,而不是像原有方法一样基于图片的整个区域计算得来。为了更好的保证检测系统的精度,人工神经网络用来剔除被检测零件图片中的干扰和不可控信息。同时,为了提高系统的效率,本文应用试验设计方法来选择最佳的神经网络训练数据。通过此方法获得该检测容差区域后,实时图片的两个坐标值将与之进行比较,如果该坐标值落在容差区域之内,则表示该图片中的零件为合格,反之,为不合格。实验表明,该方法的检测准确率高达95%。论文展示了三个工业实例,分别为标签印刷质量检测及两个汽车零件制造检测。
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