工业产品缺陷在线检测系统的研究

发布时间：2017-12-19 17:24

本文关键词：工业产品缺陷在线检测系统的研究　出处：《浙江理工大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：产品是否合格是产品生产质量的重要指标。人工检测产品是否合格的方法不但效率低,而且劳动成本高。随着机器视觉检测在工业产品中的广泛应用,大大提高了生产效率,降低了人工成本。本文针对某工厂生产线上的某款远端射频模块工业产品仍旧需要人工目测其螺丝是否缺失,存在效率低,工人易疲劳和漏检等问题,在其生产线上搭建了一个该工业产品在线检测系统,用于检测该工业产品上螺丝是否缺失和OCR字符的识别。本论文主要研究内容、结果与创新点包括:(1)设计与搭建了该工业产品在线检测系统。该系统硬件部分主要由计算机、单反相机、亚克力板、条状LED灯、旋转平台和机柜等组成,实现了该工业产品不同检测面的自动拍照,为其螺丝是否缺失和OCR字符识别提供了自动检测的硬件平台。(2)研究了该工业产品上螺丝缺失的算法。研究基于灰度直方图、LBP和phash的三种算法来检测螺丝是否缺失,通过比较三种算法的检测结果发现,基于phash的检测算法效果较好。(3)研究了该工业产品上OCR字符识别算法。首先对采集到的图像进行灰度化、二值化、去噪、校正等预处理操作;然后利用Tesseract-OCR引擎提供的自定义的字符库训练方法,训练该工业产品的字符库;最后利用Tesseract-OCR引擎对字符进行识别;识别结果表明自训练的字符库识别准确率为96.2%。(4)在Visual Studio 2010平台上,利用C#语言开发了该工业产品在线检测系统软件,主要包括产品检测参数设定和产品在线检测两个界面。首先对该工业产品所需的检测参数进行设定,然后对待测产品各个检测面进行自动拍照,并对每个检测面待检测区域判断螺丝的缺失和OCR字符识别,最后将检测结果保存在文档中备查。本文搭建的工业产品缺陷在线检测系统在工厂实际运行结果表明,系统运行稳定,检测精准度较高。
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F425;TP391.41

【参考文献】

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