基于機器視覺的紐扣內孔及色差缺陷在線檢測技術研究.pdf

1、紐扣是服裝上不可或缺的重要部件，在紐扣生產過程中，可能出現內孔變形、堵孔、裂紋和色差等缺陷。目前紐扣的缺陷檢測都是采用人工目測的方式完成，大量的紐扣企業(yè)迫切希望能利用機器視覺技術進行在線紐扣缺陷檢測以代替人工勞動，節(jié)約檢測成本。針對以上需求，本論文以搭載TMS320DM6437 DSP處理器的智能相機系統(tǒng)為硬件平臺，提出了針對紐扣內孔與色差缺陷的相應檢測算法。
　　對于內孔變形缺陷，采用自適應閾值進行分割，通過計算內孔的面積與圓度

2、，識別內孔是否合格。針對裂紋缺陷，采用 Canny算法提取邊緣，利用裂紋垂直于內孔輪廓的特性，計算內孔輪廓外接矩形面積與長寬比，從而判斷內孔是否合格。紐扣色差缺陷的檢測采用離線學習結合在線檢測的方式完成，離線學習過程通過對模板圖像進行K均值聚類，進行紐扣顏色區(qū)域分割。在線過程通過內孔進行匹配對準，進而檢測紐扣各個區(qū)域的平均色差。
　　針對相應的紐扣缺陷，建立相應的測試數據庫，內孔堵孔與裂紋缺陷算法平均運行時間為92ms，其漏檢率為