机器视觉检测技术,自动皮革缺陷检测

皮革分级对于确定其价值至关重要,但是这个过程是复杂的,劳动密集型的并且容易出现人为错误(www.jw0.net)。 盈泰德科技解释了如何使用基于机器视觉图像处理技术来实现智能的实时皮革缺陷检测系统。

检验质量对于评估皮革的有效切割价值比较重要。作为一种天然材料,其质量因固有的变化而变化。皮革或皮革的价格与选择有很大的差异,所以对皮革产品分级很重要。

然而,手工检查是比较主观的,出现任何质量问题都有可能导致买卖双方之间的交易成果。并且手工检测繁琐而重复,疲劳等可能会导致缺陷被忽视,导致检查不准确。

使用机器视觉图像处理技术的智能自动皮革缺陷检测是解决这些问题的可能方案。

提取较佳的纹理特征,如熵,能量,对比度,相关性,簇突出标准差,平均值和局部均匀性,区分正常和有缺陷的皮革。正常和有缺陷的皮革使用机器视觉识别系统功能进行分类。

在皮革缺陷图像库数据库上的实验结果表明,使用基于使用机器视觉识别系统提取产品的图像处理可以使缺陷的识别自动化。

随着消费品日益受到严格审查。全球市场对产品质量的要求更为严格,某种形式的客观质量评估对满足用户要求起着至关重要的作用。

明显缺陷

在制造过程中确定切割值是基于皮革基底上缺陷的数量和位置。正因为如此,皮革的价格差异很大,这就是为什么有经验的分工是必要的。目前还没有普遍接受的评分制度来描述表面缺陷,每个买卖双方都有自己的规则。

计算机辅助分析为自动表面检查和缺陷识别提供了一种方法。已经使用基于纹理的数学算法的图像审查和模式识别来了解由工业CCD相机捕获的缺陷的性质。

图像的纹理分析给出了像素的空间分布的整体透视图。图像纹理给出关于图像中强度的空间排列的信息。它的工作方式类似于人类的视觉感知,并且非常有效地处理不确定性。纹理分析包括局部像素区域的集体分析,而不是依靠单个像素的空间信息。目标是一个智能,实时的缺陷检测系统,能够定量描述皮革表面图像进行分类。

小波变换

小波变换对于检测和匹配应用程序比较有用。多分辨率分析是其重要特征之一。重复的低通滤波器和高通滤波器的应用给出了近似(低频/低频),水平(低频/高频),垂直(高频/低频)和对角线(高频/高频)等四个象限的系数 。

有几个基准可用。已经使用基于熵的方法来选择小波。为了优化小波选择,使用信息提取标准和分布误差标准。根据信号/图像的属性,选择小波。没有独特的技术或参数来选择小波。母小波选择方法的研究给出了小波选择方法的更广泛的观点。

选择离散,正交性和紧凑支撑性质的属性来将小波的选择缩小为15个小波中的四个小波。四个选定的小波是哈尔,Daubechies,Symlet和Coiflet。分解的层次提供了一个增强的图像概念。基于子带的能量,停止分解的水平。由于能量含量为零,因此进行二级分解并且不需要进一步分解,因此进行两级分解。

智能化的实时皮革缺陷检测系统可自动识别表面缺陷。皮革成像装置包括一个送纸轮和一个送纸轮以及一个安装在扫描车上的CCD摄像头。当皮革由滚筒传送时,扫描托架水平移动照相机,每行捕捉10个图像(行数在10和12之间变化)。每个获取的图像的大小约为1600×1200像素。数据库包含一组有缺陷和无缺陷的样品,用于培训和测试。

使用图像处理算法和神经网络用于识别缺陷皮革似乎是实现自动检测的一个有希望的手段,并已示出的智能实时检查系统,该系统将消除人为错误的技术可行性。自动检测系统可以准确识别表面缺陷,提供一致的质量检测,从而提高生产力和可靠性。

盈泰德科技有着多年的机器视觉行业经验,在机器视觉的应用领域上积累了丰富的经验,有着不少成功的案例和解决方案,盈泰德科技一直以来致力于机器视觉产品的生产、开发、应用以及销售,为客户提供整体机器视觉解决方案及服务,把机器视觉技术应用到智能生产中。

转自:https://www.0755vc.com

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