【摘 要】
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针对小微工件手动检测效率低的问题,研究了基于机器视觉的工件表面缺陷识别技术,设计了自动检测平台。以典型轴承零件为被测对象,采用视觉系统完成零件的成像、滤波、图像增强,利用提出的图像差值算法与标准图样对比,完成了零件表面的缺陷提取。实验表明,系统可以实现小微零件的表面凹陷、磨损、划痕、凸起等多种瑕疵的检测,提高产品的检测效率。
【基金项目】
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江苏省高校“青蓝工程”优秀中青年骨干教师项目（2016-15）,南京信息职业技术学院中青年学术带头人项目（2017-03）,南京信息职业技术学院“智能制造”科技创新团队项目（2017-03）
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针对小微工件手动检测效率低的问题,研究了基于机器视觉的工件表面缺陷识别技术,设计了自动检测平台。以典型轴承零件为被测对象,采用视觉系统完成零件的成像、滤波、图像增强,利用提出的图像差值算法与标准图样对比,完成了零件表面的缺陷提取。实验表明,系统可以实现小微零件的表面凹陷、磨损、划痕、凸起等多种瑕疵的检测,提高产品的检测效率。
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