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文檔簡介
1、國內(nèi)企業(yè)對注塑件外觀缺陷的檢測主要采用人工檢測的方式。這種檢測方法不但效率低下、檢測質(zhì)量不穩(wěn)定,而且靈活性和適應(yīng)性較差。基于機(jī)器視覺的注塑件外觀缺陷檢測是未來的發(fā)展方向。因此,本文對機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)和注塑件外觀缺陷檢測方法進(jìn)行了深入研究。
(1)根據(jù)實(shí)際的注塑件檢測流程,搭建了注塑件外觀缺陷檢測系統(tǒng)。設(shè)計(jì)了檢測系統(tǒng)的硬件框架,并對其中關(guān)鍵的光學(xué)設(shè)備進(jìn)行了選型;基于模塊化的設(shè)計(jì)思想,設(shè)計(jì)了軟件客戶端的模塊架構(gòu),并基于.Net平臺
2、開發(fā)了各功能模塊的主要功能,實(shí)現(xiàn)了注塑件外觀缺陷檢測的自動(dòng)化控制。
(2)為抑制圖像中對缺陷檢測影響較大的背景紋理,設(shè)計(jì)了圖像預(yù)處理流程。對圖像增強(qiáng)、圖像重構(gòu)和圖像二值化等關(guān)鍵方法進(jìn)行了深入研究;以劃痕和亮斑缺陷為主要檢測對象,通過實(shí)驗(yàn)確定了具體的處理方法及其相關(guān)參數(shù),實(shí)現(xiàn)了抑制注塑件背景紋理和提取缺陷區(qū)域的目的。
(3)為克服基于人工特征的檢測方法依賴性強(qiáng)、靈活性差等弊端,采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對注塑件外觀缺陷進(jìn)行檢測
3、。設(shè)計(jì)了網(wǎng)絡(luò)的具體結(jié)構(gòu),并通過實(shí)驗(yàn)確定了結(jié)構(gòu)參數(shù)、訓(xùn)練參數(shù)和訓(xùn)練集大小等關(guān)鍵參數(shù),構(gòu)建了分類性能較理想的外觀缺陷檢測分類器。該分類器與圖像預(yù)處理流程組成了注塑件外觀缺陷的檢測方法。
(4)通過實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該缺陷檢測方法。通過對比實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了圖像預(yù)處理對提升檢測正確率的重要性,以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對于SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)異性和可靠性;通過多分類實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該方法在多分類任務(wù)下的正確性和靈活性。最后,對手機(jī)中殼注塑件的檢測結(jié)果表
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