检索结果-南通市图书馆

组合机床与自动化加工技术 2015年第11期 83-87页

作者：宋军强无锡科技职业学院物联网技术学院江苏无锡214028

在平板电脑组装过程中,重要零部件背光板表面往往沾有微型异物,如灰尘,这些异物不易依靠人眼检测,且对最终产品质量有很大影响。对此,文章提出了一个基于OpenCV与机器视觉的背光板表面异物检测算法。首先,对待检测零部件图像进行最大类... 详细信息

在平板电脑组装过程中,重要零部件背光板表面往往沾有微型异物,如灰尘,这些异物不易依靠人眼检测,且对最终产品质量有很大影响。对此,文章提出了一个基于OpenCV与机器视觉的背光板表面异物检测算法。首先,对待检测零部件图像进行最大类间阈值分割处理与形态学处理,得到包含背光板待检部分的区域;随后利用OpenCV轮廓查找函数cvStartFindContours,定位背光板待检部分的最大外接矩形区域,并联合OpenCV的cvFloodFill函数对背光板轮廓数组内进行置白,生成掩码模板,进行图像按位相与运算处理,从而提取出不规则的待检测区域。再将提取出的ROI复制一份给RGB图像,且对ROI图像进行开运算处理,对两幅图像进行线性相减,使异物处明显化。最后,基于图像卷积处理,进一步突出异物,完成异物检测。实验测试结果表明:与当前图像异物检测算法相比,文章机制具有更好的检测定位效果,准确识别出背光板异物。

关键词：异物检测背光板机器视觉 OpenCV 图像卷积掩码模板

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