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由于航空插头座针孔较为密集,结构复杂且应用要求偏高,常规图像分割方法通常应用于检测对象特征稀疏的图像处理中,无法检测焊接点密度较高的航空插头的微小异常.为此,提出了基于机器视觉的航空插头焊接异常检测方法.利用OpenCV对图像进行预处理、阈值分割及查询焊杯轮廓信息,依据轮廓信息计算焊杯面积,检测焊杯搪锡,可以检测漏焊以及错焊,并采用模板匹配方法对其进行焊偏检测,将焊杯焊偏不同情况作为模板并实现匹配.实验结果表明,利用该技术,航空插头焊杯出现的搪锡不合格和漏掉、错焊漏焊以及焊偏等情况均可检测出来.