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2017-11-27 发布于江苏
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采用机器视觉地铝压铸件表面缺陷检测

第卷第期华侨大学学报（自然科学版）３７２Ｖｏｌ．３７Ｎｏ．２　　　　年月（）２０１６３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｕａｉａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＭａｒ．２０１６　　ｑｙ文章编号：（）：／１０００５０１３２０１６０２０１３９０６犱狅犻１０．１１８３０ＩＳＳＮ．１０００５０１３．２０１６．０２．０１３９　　采用机器视觉的铝压铸件表面缺陷检测，１２１郑晓玲，刘斌（数字化视觉测量厦门市重点实验室，福建厦门；１．３６１０２１２．黎明职业大学机电及自动化学院，福建泉州３６２０００）摘要：对铝压铸件常见的缺陷形态进行分析，提出适用于铝压铸件表面缺陷的检测算法首先，采用阈值分．　割与形态学相结合的方法分割出可疑区域；然后，根据基于面积、亮度均值、亮度均值差、灰度曲线分析的个４剔除原则，剔除伪缺陷的干扰试验结果表明：文中的检测方法具有低成本、高精度、可操作性强等优点，能有．效提高铝压铸件生产过程中的检测效率．关键词：铝压铸件；缺陷检测；伪缺陷；机器视觉　中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ　　在铝压铸件生产过程中，由于种种原因，铝压铸件表面不可避免地产生气孔、裂纹、划痕等缺陷这．些缺陷严重影响产品的表面质量和物理机械性能因此，生产过程中的缺陷检测具有十分重要的意义．．目前，国内铸造生产车间多采用人工目视检测法，主要依赖于人工经验，劳动强度大且工作效率低随着．市场对压铸件质量要求的日益提高，以及企业劳动力成本的提升，依赖于人工检测的传统质量监控体系已无法适应现代生产发展的要求在铸件的大批量生产中，基于机器视觉的实时在线无损检测成为压铸．