【摘 要】
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当前的USB插头表面缺陷检测大多采用人工检测手段,以剔除有缺陷的USB插头。但人工检测手段成本高,而且容易因为人眼疲劳导致漏检、误检等情况。因此,本论文研究开发了一套基
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当前的USB插头表面缺陷检测大多采用人工检测手段,以剔除有缺陷的USB插头。但人工检测手段成本高,而且容易因为人眼疲劳导致漏检、误检等情况。因此,本论文研究开发了一套基于嵌入式GPU的USB插头表面缺陷检测系统,能准确检测出USB插头表面的点状、斑状以及面状缺陷,具有较高的工程应用价值。本系统基于机器视觉,通过采集工业线上的USB插头图像,提取出USB插头表面区域,并对USB插头表面的缺陷进行显著性提取,以突出较难检测的斑状、面状缺陷。USB插头表面图像容易因为镀层问题导致光照不均等现象,不适合全局检测缺陷。所以本系统选择采用超像素分割算法,将USB插头表面分为多个超像素区域,分别进行缺陷判断,有效解决了光照不均带来的影响。为提高算法性能,本论文还对算法进行了并行计算优化。对每个算法模块进行运行时间分析,利用嵌入式GPU实现基于CUDA的性能优化。经过测试,本论文研发的检测系统能很好地满足USB插头表面缺陷检测的功能和性能需求,缺陷检测算法耗时控制在61ms以内,检测准确率达到95%以上。
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