基于机器视觉的码垛成品烟箱表面缺陷检测模型研究

作     者：李浩 支殿楠 张胜利 刘亚超 曾峰 LI Hao;ZHI Dian-nan;ZHANG Sheng-li;LIU Ya-chao;ZENG Feng

作者机构：河北白沙烟草有限责任公司保定卷烟厂保定071000 河南中烟工业有限责任公司郑州450016 

出 版 物：《制造业自动化》 (Manufacturing Automation)

年 卷 期：2023年第45卷第11期

页      码：10-14,21页

摘      要：为解决烟箱码垛后表面缺陷未被检测问题,设计一种烟箱表面图像检测模型。通过提取烟箱表面缺陷特征,形成训练集和与烟箱分类器,并基于机器视觉阈值,引入阈值差比对检测算法,代替传统的人工缺陷检测方法。通过图像预处理、噪声处理、图像特征选择和提取等方法,使阈值和烟箱正向图像进行比对,智能判断烟箱表面是否存在缺陷。改进后,机器人在码垛过程中,能够准确地识别出烟箱表面缺陷并能及时将表面有缺陷的烟箱剔除,准确率达到97%。实验结果表明,烟箱表面缺陷检测模型可满足高质量生产需求,具备优良泛化性能。

主 题 词：机器视觉 机器人码垛 烟箱表面缺陷 检测模型 烟箱分类 

学科分类：08[工学] 0822[工学-核工程类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1009-0134.2023.11.003

馆 藏 号：203124452...