密封橡胶圈的缺陷检测主要是靠人工目测,不能满足现代制造业的要求。提出一种基于机器视觉的密封橡胶圈产品缺陷的检测方法。首先通过图像采集装置获取图像,然后利用改进中值滤波对图像去噪,再对滤波后的图像进行Canny边缘检测,最后应用数学形态学膨胀操作突显缺陷,使得缺陷更清晰突出。该方法相比较传统的检测方法,具有非接触、可在线、客观、自动化等突出优点,适合现代制造业的产品检测。
针对密封橡胶圈毛刺缺陷,提出了一种新的检测方法,该方法根据圆轮廓点在不同象限的分布情况不同,首先使用窗口模板寻找可疑点,然后对可疑点进行二次检测,滤除非毛刺点。实验结果表明该方法比传统的毛刺检测方法处理速度更快,且检测结果可靠。
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