浮法玻璃缺陷在线检测识别方法研究
- 出版年：2010
- 作者：彭向前；陈幼平；谢经明；辜承林；刘怀广
- 单位1：华中科技大学机械科学与工程学院
- 单位2：华中科技大学电气与电子工程学院
- 出生年：1980
- 学历：博士后
- 语种：中文
- 作者关键词：浮法玻璃；缺陷检测；阈值曲面；神经网络
- 起始页：1
- 总页数：6
- 经费资助：武汉市科技攻关计划资助项目（06-7）
- 刊名：玻璃与搪瓷
- 是否内版：否
- 刊频：双月刊
- 创刊时间：1971
- 主管单位：中华人民共和国教育部
- 主办单位：东华大学；中国日用玻璃协会；中国搪瓷工业协会
- 主编：潘玉昆
- 地址：上海市延安西路1882号493信箱
- 邮编：200051
- 电子信箱：zbge2@163.com；zbge@dhu.edu.cn
- 卷：38
- 期：1
- 期刊索取号：P872.06 334
- 数据库收录：全国优秀期刊；上海市优秀科技期刊；中文核心期刊；中国科学引文数据库来源期刊；中国学术期刊综合评价数据库来源期刊；中国期刊网、中国学术期刊（光盘版）全文收录期刊；CEPS中文电子期刊版全文收录期刊；美国《化学文摘》收录期刊
- 核心期刊：中文核心期刊
摘要
提出了一种基于机器视觉的分布式浮法玻璃缺陷在线检测识别方法。针对采集到玻璃图像为非均匀图像的特点，首先对图像进行平滑滤波处理，剔除信号波动带来的灰度尖峰和毛刺，然后设计了基于自跟踪的向下阈值曲面分割方法实现缺陷和背景的分割，实现了基于扫描线的图像搜索算法保证缺陷寻找的速度，并利用神经网络对缺陷进行分类。实际应用表明，该系统能够准确可靠的实现在线检测和识别浮法玻璃缺陷，满足了浮法玻璃企业对玻璃缺陷实时检测的需要。