机器视觉技术在铸件缺陷检测中的应用
郭志明
李杰
李爽
刘敏
刘永鑫
内燃机可靠性国家重点实验室,山东 潍坊 261061;潍柴动力股份有限公司,山东 潍坊 261061
摘要：为提高铸件表面缺陷的识别效率,分析机器视觉在发动机铸件表面缺陷检测中的应用.分析铸件表面缺陷特征和图像降噪和分割技术,改进和优化传统算法,以中值滤波代替均值滤波进行图像降噪,采用阈值法进行图像分割;依据系统框架设计,选配合适设备,设计检测流程,开发检测软件.应用机器视觉技术检测铸件样件表面缺陷.结果表明:气孔、砂眼缺陷检测的准确率分别为93.6％和95.2％;相比传统的检测方法,机器视觉铸件表面缺陷检测方法准确性高、实用性和经济性好,可较好地适用于生产现场.
关键词：铸件表面缺陷机器视觉检测图像处理边缘检测图像分割
分类号：TK406(内燃机)TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家科技创新新一代人工智能重大项目(2030;2020AAA0108305)
论文发表日期：2022-06-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 91-95 )
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