医用纱布表面缺陷检测-机器视觉检测解决方案-纱布表面机器视觉检测解决方案
返回列表作者:admin 发布日期: 2024.08.01 浏览:794关键词:医用纱布表面缺陷检测、纱布表面检测、表面缺陷检测设备、机器视觉检测解决方案、医用纱布表面缺陷检测设备、机器视觉表面缺陷检测系统、纱布表面机器视觉检测解决方案
描述:针对医用纱布表面缺陷的特点,研究缺陷检测算法.运用迭代算法对图像进行预处理,有效地去除噪声对图像的影响.采用了一种特殊的图像分割方法即基于数学形态学的分割技术。医用纱布表面缺陷检测【产品背景】目前,国内医用纱布表面缺陷检测主要采用人工检测,人工检测劳动强度大,检测效率低下,导致产品质量的降低,直接影响企业的市场竞争力。
医用纱布是医用纺织品目前医用纱布表面缺陷检测主要采用人工检测,人工检测局限性大,而且检测的效率低下,直接产品质量的降低,进而影响企业的市场竞争力。这个时候引入机器视觉来检测就显得尤为重要,基于这个背景下,林阳智能视觉一套属于主机的机器视觉系统检测医用纱布的缺陷问题。
【主要检测】
断经、断纬、粗节、粗经、纬档、松边、起球、污迹、孔洞
【检测原理】
为了检测表面缺陷医用纱布,我们在生产线上通过架设CCD工业相机将待测目标转换成图像信号,通过专用的图像数据处理系统,将像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行相应的运算来抽取目标的特征,进而产生检测结果并依此控制现场设备的动作。通过图像预处理,图像质量显着提高,图像预处理为医用纱布的跟踪表面缺陷检测提供了良好的基础。
由于制造过程中医用纱布所处的实际工作环境,纱布通常处于高速运动状态,导致图像模糊。为了保证边缘检测和分割的连续性,通过基于数学形态学的图像分割的特殊方法提取完整的缺陷目标图像,并且划分表面缺陷的特征,例如孔,缺失端,断纬等。表面缺陷的形态特征参数提取图像并分析图像的特征参数。提取纱布表面缺陷图像的形态特征,并对孔洞,缺失端,断针等形态特征进行分类,通过模式识别中的统计模式识别方法实现纱布表面缺陷的图像识别。
应用现场
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