基于机器视觉的电子连接件表面缺陷检测
夏思娴1
郭潇樯1
张效瑜2
渠向举3
胡志强3
1.徐州工程学院机电工程学院,江苏徐州 221018;宿迁斯玛特机器人科技有限公司,江苏宿迁 2238342.徐州工程学院电气与控制工程学院,江苏徐州 221018;徐州工程学院江苏省机器人视觉传感与协同控制工程研究中心,江苏徐州 2210183.徐州工程学院机电工程学院,江苏徐州 221018
摘要：文章提出了一种基于旋转模板匹配和局部特征识别的电子连接件缺陷检测方法.针对实验台采集的电子连接件图像,进行平滑、二值化、形态学运算等预处理,以获取目标的清晰轮廓;通过增加逐角度旋转的方式改进模板匹配算法,从而初步定位电子连接件所在区域;为了精确检测电子连接件,建立了基于SIFT梯度幅值和方向的特征向量,训练支持向量机模型,实现对待测电子连接件进行分类和缺陷检测.经过实验验证,对比其他通用深度学习目标检测模型,本文所提出的电子连接件缺陷检测算法检测准确率可达到96.3％,实时帧率可达17.4 FPS,可以满足生产流水线上电子连接件的缺陷检测要求.
关键词：机器视觉缺陷检测轮廓检测支持向量机
分类号：TN606(电子元件、组件)TP274(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(62405261)江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究项目(22KJB140018)
论文发表日期：2025-12-30
在线出版日期：2026-01-17（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 85-92 )
英文信息