【摘 要】
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针对传统的表面缺陷检测不能够用于坩埚缺陷检测与坩埚表面缺陷特征不能很好的识别等问题,提出一种新型的基于机器视觉的坩埚在线检测系统的设计方案,实现了坩埚表面缺陷的自
【基金项目】
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国家自然科学基金(51405277)
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针对传统的表面缺陷检测不能够用于坩埚缺陷检测与坩埚表面缺陷特征不能很好的识别等问题,提出一种新型的基于机器视觉的坩埚在线检测系统的设计方案,实现了坩埚表面缺陷的自动检测。首先搭建一套视觉硬件平台,构建基于机器视觉的检测系统;然后实时检测软件通过曝光控制采集算法获得理想的图像,并在图像处理算法中提出一种局部动态区域的阈值分割算法获得缺陷特征;最后根据T2FNN模糊神经网络算法对缺陷特征进行识别。实验结果表明,实时在线检测正确率达到99%,因此该系统的稳定性和准确度达到了较高的标准,具有很高的实用价值。
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