生產和工藝的進步促使人們對產品質量的要求隨之提高,基于機器視覺的機器視覺檢測逐步成為一種重要的質量控制手段,蘇州軒明視測控科技對于應用于坯布表面質量檢測的機器視覺系統進行了研究分析,研制并開發出一套坯布表面質量檢測系統。
? 首先,根據坯布表面質量檢測中的寬幅面、高精度的特點,設計了一種主/從機分布式機器視覺在線檢測系統結構,采用多個圖像處理子系統協同完成檢測任務,保證了圖像采集、處理、傳輸和存儲的實時性。針對坯布紋理特點,設計了大功率條形陣列的正向單側可變角度照明,光照強、照度均勻,避免了固定角度照明適應性差,影響疵點信息提取的缺點。
? 為濾除坯布圖像因各種原因產生的噪聲問題,通過分析,根據坯布紋理特征選擇濾波器的原則,對頻譜特征提取方法、模糊結構元紋理定義等分析方法等進行了探討,研究了基于扇區能量統計的譜特征提取方法,較好地解決了坯布紋理的處理問題。同時,針對濾波執行效率低、復雜一維信號特征提取困難等細節問題,提出了濾波類算子的優化方法,明顯提高了算子的執行效率。
? 針對坯布紋理圖像的特點,研究了一種適合在非規則紋理圖像中尋找目標區域的高精度自適應閉值分割算法。同時,根據疵點特征類型及其區域識別的需要,提出了用矩形窗沿直線掃描,通過計算窗內斑點的總面積來確定是否保留直線上該點的窗線掃描方法,解決了預處理后圖像中疵點信息斷裂的難題,在此基礎上通過兩個實例驗證了其優越性。