为了实现外观缺陷自动检测,研究了基于机器视觉技术的外观缺陷检测系统。首先针对外观缺陷图像特点,分析了采用灰度阈值及单一颜色模型分割缺陷的局限性,提出基于混合颜色模型的缺陷图像分割方法,实现了外观缺陷快速、准确分割;然后通过分析外观缺陷特点,分别从形状、颜色和纹理共选取了12个类别差异明显的特征参数,提取了外观缺陷特征;后选择BP神经网络作为缺陷分类器,根据经验和实验确定了神经网络结构及参数,并分析了传统BP算法在外观缺陷分类应用中的不足,通过改变收敛标准、自适应调整步长和引入动量项以优化BP算法,改善了神经网络分类效果。
作为近现代基本的之一,其对于的重要性不言而喻。所以一个安全、地生弹成为衡量一个国家业水平的一个重要的标准之一。然而虽然生产安全如此重要,但是在我国,生产完后的检测环节却仍然是主要依赖人工检测方法。这种方法不仅检测结果不稳定,而且人力消耗大,检测效果差。当长时间工作之后,人很容易产生疲劳,进而就导致误判和漏判,留下了很严重的安全隐患。包装可谓无处不在,据统计,我国二次包装的企业不少于800万家,这些企业分布在各个地区各个行业,其中又以制药、食品及饮料等行业使用包装的频率比较高。这些行业由于面对庞大的消费群体,其产量是非常惊人的。随着消费者对质量要求的不断提升以及生产线自动化程度的飞速发展,传统的人工检测方式逐步被机器视觉检测取代。表面缺陷检测设备规格来电洽谈「多图」歌曲 痒
2023-10-18 20:59 浏览:30
7分钟前 表面缺陷检测设备规格来电洽谈「多图」[迈迅威视觉32e77c1]内容: