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基于机器视觉的注射器丝印缺陷检测研究

基于机器视觉的注射器丝印缺陷检测研究

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作者：周文韬电子科技大学

学位级别：硕士

医用器具制造业是医药行业标准化,高效化的关键,而医用器具中最常见的便是注射器。丝印作为注射器柱面的一部分,代表着其本身的信息。丝印多包含有特殊含义的数字、刻度、字符等关键信息,因此丝印的印刷质量将直接决定注射器是否可用。... 详细信息

医用器具制造业是医药行业标准化,高效化的关键,而医用器具中最常见的便是注射器。丝印作为注射器柱面的一部分,代表着其本身的信息。丝印多包含有特殊含义的数字、刻度、字符等关键信息,因此丝印的印刷质量将直接决定注射器是否可用。传统缺陷检测领域针对平面物体表面信息的缺陷检测已经较为成熟,但针对柱面物体表面信息的检测算法还并不成熟,柱面缺陷检测算法针对不同的柱面物体也并不完全适用,传统的平面物体表面信息检测算法,没有考虑三维空间上的信息特征与三维空间上的信息采集方式,则无法在注射器上直接应用。因此研究一种基于机器视觉的注射器缺陷检测算法,具有很强的应用价值。本文以注射器为主要研究对象,探究注射器柱面丝印缺陷检测方法。相较于其他柱状物品柱面标签来说,本系统中研究的注射器柱面丝印特征较少,仅含有数字、刻度、字符等关键信息,且存在相似度较高的特征,图像匹配与拼接难度大,因此需要在保证检测效果的前提下提高系统的实时性,结合实际生产完成如下工作:1.针对丝印内容边缘模糊的现象,对比多种图像增强方法,并最终采用Sobel锐化方法改善丝印内容边缘。对于存在近似边缘的背景干扰问题,提出一种基于模糊隶属度函数的方法分割图像。2.本文针对传统匹配算法效率低,且错误匹配率高的现状,提出了一种基于尺度不变与滑动窗口的优化匹配算法。论文通过尺度变换,使用滑动窗口匹配,在原匹配算法的基础上提升了匹配的效率,提高了匹配的正确率。3.缺陷检测过程中,论文首先针对拼接图丝印内容与模板图丝印内容起始位置的差异,对图片进行二次裁剪与拼接的矫正处理。接着设计不同缺陷类别的判错准则和识别方法。最后根据标准图与测试图的二值图异或结果进行缺陷检测,达到有效识别不合格产品的目的。4.论文对系统进行多线程加速处理,让图像处理过程中的某些步骤并行的执行,缩短了缺陷检测系统消耗的时间。论文最终完成了基于机器视觉的注射器丝印缺陷检测系统的设计。经过测试,该系统误检率低于5%,漏检率低于3%,检测效率达到3个/秒。

关键词：注射器丝印柱面缺陷检测机器视觉滑动窗口匹配

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