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基于机器视觉的磁钢片缺陷检测研究

作者：周江，任锟*，帅英琦，陈英豪日期：2015-02-12/span> 浏览：3139 查看PDF文档

基于机器视觉的磁钢片缺陷检测研究

周江，任锟*，帅英琦，陈英豪

（浙江理工大学机械与自动控制学院，浙江杭州310018）

摘要：针对磁钢片人工检测效率低、误检率高以及劳动强度大等问题，对磁钢片缺陷种类及缺陷特征方面进行了研究，对磁钢片缺陷检测流程进行了分析归纳，提出了一种基于机器视觉的磁钢片缺陷检测算法，实现了磁钢片缺陷检测自动化。通过二值化和闭操作对图像进行预处理，将目标区域面积与模板区域面积进行了比较，实现了零件掉角和粘连缺陷检测。通过采用均值滤波算法对初始图像平滑处理，对所得图像与模板图像对应像素灰度值进行了作差运算，选出了差值大于规定值的区域，实现了磁钢片裂纹和结晶缺陷检测。研究结果表明，相比人工检测，实验所采用的算法能够准确判断磁钢掉角、粘连、结晶以及裂纹缺陷，较传统人工目测检测方法准确率提高10%，并提高了检测效率，降低了劳动力。

关键词：机器视觉；二值化；闭操作；均值滤波；缺陷检测；磁钢

中图分类号：TH878；TP274.5 文献标志码：A 文章编号：1001-4551（2014）12-1541-06

本文引用格式：

周江，任锟，帅英琦，等. 基于机器视觉的磁钢片缺陷检测研究［J］. 机电工程，2014，31（12）：1541-1546.

ZHOU Jiang，REN Kun，SHUAI Ying-qi，et al. Machine vision based defect detection on magnetic steel sheet［J］. Journal of Mechanical & Electrical

Engineering，2014，31（12）：1541-1546.