基于机器视觉的化成箔缺陷在线检测系统设计

针对目前化成箔缺陷检测效率低、劳动强度大、检测精度差等问题设计了基于机器视觉的化成箔缺陷在线检测系统。本系统针对图像对比度较低的化成箔,根据不同类型缺陷所需的不同条件光照效果,采用了特定的光源光照方式,使用高性能(CCD)工业相机实时自动获取化成箔的图像,以 OPENCV处理函数库为基础,采用 VS2008平台编写可视化操作界面,结合后续处理算法对化成箔的各种缺陷进行检测。后续图像处理部分,运用 CLAHE 与 Niblack局部自适应二值化相结合的方法,配合Blob分析较为准确地实现了缺陷区域分离算法;运用霍夫变换与掩膜相结合的方法实现了边缘区域背景去除算法。经过在化成箔生产线上的大量实验结果表明,该系统能准确地完成缺陷的在线检测。