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基于机器视觉的涂胶质量在线检测技术，目的在于为汽车制造企业提供一种高实时的汽车前盖机器人涂胶质量在线检测手段，帮助企业在更好地控制涂胶质量的同时降低其生产成本。在研究过程中，首先根据系统的性能指标和技术要求确定了涂胶质量在线检测系统的总体方案，并对硬件系统的关键设备进行了选型设计，汽配五金检测地址，然后针对汽车前盖机器人涂胶的特点研究了图像处理和分析算法，为实现实时在线检测，提出了基于广义回归神经网络的涂胶信息预测算法，再根据系统的功能要求开发了涂胶质量在线检测软件，后对设计的在线视觉检测系统进行了性能验证实验。
(1) 易拉罐空罐视觉检测系统
检测速度：高达120000罐/小时
检测对象：易拉罐空罐的罐口、内壁、罐底的外观缺陷
检测内容：可检测罐口的缺角、变形、检测内壁、罐底的脏污、异物、压伤等缺陷
(2) 易拉罐罐底字符识别及缺陷检测设备
检测速度：高达120000罐/小时
检测对象：易拉罐罐底字符识别、易拉罐罐底缺陷
检测内容：罐底的字符喷码质量、识别喷码字符、检测罐底外观缺陷、罐体顶底倒转、罐身图文颠倒。
可自动生成日期码发送给喷码机，人工只需输入班次或批号灯信息。
(3) 易拉罐罐盖检测设备
检测速度：高达150000个/小时
检测内容：罐盖的混盖、偏移、斑点、顶部凹陷、表面划痕、污损灯缺陷
于机器视觉技术对板材表面缺陷检测进行研究，设计了在线检测的硬件系统和软件处理流程，介绍了图像预处理、图像分割和目标提取等处理方法并对缺陷图像进行相应处理。利用C 软件对板材缺陷在线检测进行人机交互界面设计和在线调试及在线检测。实验结果表明，本检测方法可行，误检率低，可很好地应用于木材自动化生产过程的在线检测。
