基于機器視覺的光纜外觀缺陷檢測系統(tǒng)的研究.pdf

1、針對線纜行業(yè)長期存在的外觀缺陷檢測困難的問題，本文選取了光纜作為研究對象，對基于機器視覺的光纜外觀缺陷檢測系統(tǒng)進行了研究，用以實現(xiàn)對光纜外觀的實時檢測。本人工作的具體內容有:
　?。?）硬件選定及方案確定。針對光纜生產線性運動且速度快的問題，采用線陣相機進行圖像采集，并選擇相應的鏡頭、光源以及一些附件如編碼器、采集卡、光源控制器等，確定檢測方案。
　　（2）護套外觀缺陷檢測。對于外觀凹坑凹痕及直徑的缺陷檢測，采用閾值分割方法

2、，把凹坑劃痕、光纜和背景三者區(qū)分開，檢測出凹坑劃痕的面積以及光纜的直徑。
　　（3）圖像拼接。由于字符范圍較長，且中間有大部分空白區(qū)域，考慮到圖像過寬以及顯示查看方便，采用簡單的圖像拼接，即把一個周期的含有字符的多個小圖像組合成一幅大的圖像。根據(jù)字符整體的特點，在外界不給信號的情況下，能夠很準確穩(wěn)定的拼接出完整的圖像。
　?。?）字符質量檢測。對于光纜外觀機械印字質量的檢測，針對其固定不變的字符部分，采用的模板匹配的方法進行

3、檢測，先建立一個模板，用實時拼接的圖像跟模板進行對比，根據(jù)字符模塊數(shù)和匹配的相似度進行判斷決策。
　?。?）數(shù)字米數(shù)識別。針對機械印制數(shù)字米數(shù)變動且印制不規(guī)范的特點，采用了神經網絡分類器，對數(shù)字米數(shù)進行分類識別。在印制數(shù)字較清晰完整的情況下，識別率能夠滿足客戶要求。在此基礎上，把識別的數(shù)字同實際長度實時對比，檢測印字輪印制的數(shù)字是否出現(xiàn)跳碼。
　　系統(tǒng)安裝到現(xiàn)場進行實際的測試應用,通過2個多月的試運行，不斷進行改進，達到了客