【摘 要】
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针对倒角类冲压零件形状奇异、轮廓不规则,图像本身实物边缘与背景像素是逐渐过渡的存在模糊性,缺陷特征弱小等难题,提出了模糊集合的轮廓提取算法和缺陷匹配识别方法,检测并标记缺陷位置.首先,采用模糊集合强化边缘信息,在不需确定阈值的情况下,准确有效地提取冲压零件轮廓.其次,利用轮廓的点、线特征,通过HOUGH变换对冲压零件定位.然后,以冲压件模板图像位姿特征为期望值,实时校正待检测冲压件图像,实现图像对
【机 构】
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河北工业大学控制科学与工程学院,天津300130
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针对倒角类冲压零件形状奇异、轮廓不规则,图像本身实物边缘与背景像素是逐渐过渡的存在模糊性,缺陷特征弱小等难题,提出了模糊集合的轮廓提取算法和缺陷匹配识别方法,检测并标记缺陷位置.首先,采用模糊集合强化边缘信息,在不需确定阈值的情况下,准确有效地提取冲压零件轮廓.其次,利用轮廓的点、线特征,通过HOUGH变换对冲压零件定位.然后,以冲压件模板图像位姿特征为期望值,实时校正待检测冲压件图像,实现图像对准.最后,采用差分相似匹配算法识别缺陷.实验结果表明,本文检测方法能够快速、准确识别占整个零件0.4％以上的小缺陷,并标记位置,满足工业要求.
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