基于机器视觉的陶瓷瓦表面鼓包缺陷检测算法研究

作者：张绍伟; 曾曙光; 郑胜; 肖焱山; 李小磊; 李强

来源：南阳理工学院学报, 2019, 11(02): 36-41.

DOI：10.16827/j.cnki.41-1404/z.2019.02.007

• 陶瓷瓦
• 机器视觉
• 鼓包检测
• 滑动滤波
• 特征提取

针对陶瓷瓦表面鼓包缺陷自动化检测的需要,本文提出了基于机器视觉的表面鼓包缺陷检测算法。首先,对陶瓷瓦图像进行预处理,降低噪声。其次,通过自定义滑动滤波、线性中值滤波、插值低通滤波处理来提高鼓包与背景对比度,再采用阈值分割方法及形态学方法将鼓包区域提取出来。最后,通过特征提取得到缺陷信息。实验结果表明,该算法可以实现陶瓷瓦复杂表面的鼓包缺陷的检测,准确率达93%,能够将其应用于陶瓷瓦表面鼓包缺陷检测的生产实践中。

• 单位
  三峡大学