机器视觉技术在铸件缺陷检测中的应用

作者：郭志明; 李杰; 李爽; 刘敏; 刘永鑫

来源：内燃机与动力装置, 2022, 39(03): 91-95.

DOI：10.19471/j.cnki.1673-6397.2022.03.015

• 铸件表面缺陷
• 机器视觉检测
• 图像处理
• 边缘检测
• 图像分割

为提高铸件表面缺陷的识别效率，分析机器视觉在发动机铸件表面缺陷检测中的应用。分析铸件表面缺陷特征和图像降噪和分割技术，改进和优化传统算法，以中值滤波代替均值滤波进行图像降噪，采用阈值法进行图像分割；依据系统框架设计，选配合适设备，设计检测流程，开发检测软件。应用机器视觉技术检测铸件样件表面缺陷。结果表明：气孔、砂眼缺陷检测的准确率分别为93.6%和95.2%;相比传统的检测方法，机器视觉铸件表面缺陷检测方法准确性高、实用性和经济性好，可较好地适用于生产现场。

• 单位
  潍柴动力股份有限公司