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,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。

半导体的广泛应用使得人们对其质量要求越来越高。半导体生产过程中塑封表面缺陷的检测得到更多生产厂家的重视。本文对SOT-23封装式半导体的表面塑封缺陷进行了研究,改进并优化半导体质量缺陷检测系统,通过边缘检测算法提取半导体管体的塑封边缘,确定被检管体的位姿,缩小检测范围,使用基于边缘点的模板匹配算法来判断字符的完整性,后利用差影法准确地检测出塑封缺陷。经工厂试用后,结果显示此系统能有效地检测出表面质量缺陷。

药品灌装质量检测是制药过程的一个重要环节,是药品质量的可靠保证.针对大输液可见异物视觉检测的需求,研制出基于多视觉的大输液自动化检测识别系统.首先研究了图像的高速高可靠性预处理方法,有效消除由机械振动和跟踪引起的干扰.研究了以药液微小异物为目标的改进模糊细胞神经网络图像分割方法,揭示了液体中异物目标、微粒、气泡等产生机理,综合分析目标的形态特征、边缘轮廓、运行特征等,得到各种异物的类型特征以及在序列图像中的动态变化信息.,使用序列图像的目标特征。

(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