【摘 要】
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针对不同构建取向成型的3D打印试验件,将其作为图像识别及检测的本体,对比3D打印模型参数,通过HALCON视觉系统进行图像灰度化、图像增强及ROI选取等前期图像预处理,再针对不同类型的缺陷检测特征,采用基于遗传算法的特征参数选取方法。选择最优的亮度、对比度、伽马、锐度及照明等HALCON视觉系统参数并进行匹配检测,同时对该遗传算法进行改进处理,以验证改进后的匹配程度,取得了良好的产品缺陷检测效果。
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针对不同构建取向成型的3D打印试验件,将其作为图像识别及检测的本体,对比3D打印模型参数,通过HALCON视觉系统进行图像灰度化、图像增强及ROI选取等前期图像预处理,再针对不同类型的缺陷检测特征,采用基于遗传算法的特征参数选取方法。选择最优的亮度、对比度、伽马、锐度及照明等HALCON视觉系统参数并进行匹配检测,同时对该遗传算法进行改进处理,以验证改进后的匹配程度,取得了良好的产品缺陷检测效果。
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