扬声器纸盆缺陷的机器视觉检测方法研究

来源期刊：机械设计与制造2019年第7期

论文作者：王冠 李慧敏 费胜巍

文章页码：230 - 233

关键词：边缘检测;图像处理;特征提取;波动系数;BP神经网络;

摘    要：针对目前扬声器纸盆外观缺陷检测主要依靠人工,其工作效率低、易出现误检的现象,提出一种基于机器视觉的检测技术。通过对检测系统的组成和软件算法的设计进行研究,从两个不同的角度对目标缺陷区域进行特征提取,并由此提出两种不同的缺陷识别方法。实验结果表明,机器视觉检测技术能够较好地适用于扬声器纸盆外观缺陷检测,同时,采用基于BP神经网络的识别方式,其正确识别率可达94.8%,符合工业检测要求,具有较高的推广应用价值。