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针对线缆行业长期存在的外观缺陷检测困难的问题,本文选取了光缆作为研究对象,对基于机器视觉的光缆外观缺陷检测系统进行了研究,用以实现对光缆外观的实时检测。本人工作的具体内容有:(1)硬件选定及方案确定。针对光缆生产线性运动且速度快的问题,采用线阵相机进行图像,电阻尺寸检测设备生产,并选择相应的镜头、光源以及一些附件如编码器、卡、光源控制器等,确定检测方案。(2)护套外观缺陷检测。对于外观凹坑凹痕及直径的缺陷检测,采用阈值分割方法,把凹坑划痕、光缆和背景三者区分开,检测出凹坑划痕的面积以及光缆的直径。(3)图像拼接。
4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构,曝光时间可以事先设定。
5、另一个启动脉冲打开灯光照明,灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。
6、摄像机曝光后,正式开始一帧图像的扫描和输出。
7、图像部分接收模拟视频信号将其数字化,或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。
8、图像部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。
9、处理器对图像进行处理、分析、识别,获得测量结果或逻辑控制值。
10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。
以上内容就是对CCD视觉检测设备及其工作原理的介绍了,视觉检测系统是一种相对复杂的系统。大多监控和检测对象都是运动的物体,系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要,所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。
结构光三维轮廓测量是以图像为传递信息载体,依据光学三角法测量原理,利用数字图像处理技术对物体的二维图像进行研究,通过建立视觉测量数学模型,得到物体的大小、形状。 本主要以实现物体三维轮廓尺寸在线检测为研究目标,深入分析国内外相关研究成果,对线结构光非接触测量技术的关键环节进行分析研究。主要研究内容可概括成以下几个方面: (1)介绍了文中涉及的数字图像的基本理论以及图像处理的关键算法,主要包括图像增强、图像分割、图像平滑算法。