注塑件常見外觀缺陷檢測系統(tǒng)的研究與開發(fā).pdf

1、國內(nèi)企業(yè)對注塑件外觀缺陷的檢測主要采用人工檢測的方式。這種檢測方法不但效率低下、檢測質(zhì)量不穩(wěn)定，而且靈活性和適應性較差?；跈C器視覺的注塑件外觀缺陷檢測是未來的發(fā)展方向。因此，本文對機器視覺檢測系統(tǒng)和注塑件外觀缺陷檢測方法進行了深入研究。
　　(1)根據(jù)實際的注塑件檢測流程，搭建了注塑件外觀缺陷檢測系統(tǒng)。設計了檢測系統(tǒng)的硬件框架，并對其中關鍵的光學設備進行了選型；基于模塊化的設計思想，設計了軟件客戶端的模塊架構，并基于.Net平臺

2、開發(fā)了各功能模塊的主要功能，實現(xiàn)了注塑件外觀缺陷檢測的自動化控制。
　　(2)為抑制圖像中對缺陷檢測影響較大的背景紋理，設計了圖像預處理流程。對圖像增強、圖像重構和圖像二值化等關鍵方法進行了深入研究；以劃痕和亮斑缺陷為主要檢測對象，通過實驗確定了具體的處理方法及其相關參數(shù)，實現(xiàn)了抑制注塑件背景紋理和提取缺陷區(qū)域的目的。
　　(3)為克服基于人工特征的檢測方法依賴性強、靈活性差等弊端，采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對注塑件外觀缺陷進行檢測

3、。設計了網(wǎng)絡的具體結構，并通過實驗確定了結構參數(shù)、訓練參數(shù)和訓練集大小等關鍵參數(shù)，構建了分類性能較理想的外觀缺陷檢測分類器。該分類器與圖像預處理流程組成了注塑件外觀缺陷的檢測方法。
　　(4)通過實驗，驗證了該缺陷檢測方法。通過對比實驗，驗證了圖像預處理對提升檢測正確率的重要性，以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡相對于SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)異性和可靠性；通過多分類實驗，驗證了該方法在多分類任務下的正確性和靈活性。最后，對手機中殼注塑件的檢測結果表