基于机器视觉的喷丝头微孔检测方法

发布时间：2021-06-30 11:31

　　针对化纤喷丝头微孔,提出一种基于机器视觉的检测方法并进行了验证。首先采用高分辨率工业相机对化纤喷丝头微孔进行实时图像采集,对图像进行灰度变换后,利用高斯-拉普拉斯算子增强图像边缘并通过Canny算子提取边缘信息,然后对微孔边缘进行圆拟合,从而检测出微孔的孔径和孔数。基于该方法,设计和开发了化纤喷丝头微孔检测系统,该系统由图像采像装置、喷丝头传送装置及检测软件组成。系统测试结果表明:该方法可以实现喷丝头微孔的非接触连续检测,检测精度可以达到微米级别。 

【文章来源】：机床与液压. 2020,48(20)北大核心

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

喷丝头及微孔图像

1 基于机器视觉的微孔检测方法利用机器视觉对喷丝头微孔进行自动检测,主要由两个部分功能构成,其一是图像处理和微孔检测,其二是喷丝头的自动传送,其中图像处理和微孔检测是该检测方法的关键环节。喷丝头微孔图像采集和处理的基本流程如图2所示。该过程具体描述如下:

除了获得孔径参数以外,把拟合圆和边缘提取的轮廓放在一张图上,如图3(a)所示,从正常喷丝头孔提取的边缘和拟合圆的轮廓几乎重合在一起,而从具有缺陷的喷丝头孔提取的边缘和拟合圆的轮廓在某部分有较大的差值,如图3(b)所示,利用这个特征可以判断喷丝头孔是否存在缺陷同时统计微孔的数目。2 检测系统实现

【参考文献】：
期刊论文
[1]喷丝头制造及采购成本分析[J]. 杨文.  石油化工技术与经济. 2018(02)
[2]基于机器视觉系统对喷丝头微孔的自动检测[J]. 冯培,刘家强,裘大洪,杨崇倡,甘学辉.  合成纤维工业. 2012(01)
[3]基于VC的最小二乘拟合圆在LAMOST中的应用[J]. 刘志刚,鲍加贞,汤时虎.  现代制造工程. 2008(01)
[4]机器视觉中的边缘检测技术研究[J]. 姚峰林,詹海英,李元宗.  机械工程与自动化. 2005(01)
[5]机器视觉及其在制造业中的应用[J]. 颜发根,刘建群,陈新,丁少华.  机械制造. 2004(11)
[6]机器视觉中的摄像机定标方法综述[J]. 吴文琪,孙增圻.  计算机应用研究. 2004(02)



本文编号：3257667