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纸张表面缺陷检测的四种方法!

2020-09-14 10:19

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虽然现在已经是电子信息时代,手机、电脑、ipad、等电子产品不断更新迭代,充斥着我们的眼球,但是纸张作为文字的载体之一,仍然属于我们生活的一部分,有着广泛的市场。但是在纸张生产过程中,由于照明系统、纸机故障、人工操作不当、纸浆不均匀等原因,会造成纸张存在大量尘埃、斑点、条痕、皱褶、空洞及破边等外观缺陷,给纸张的生产造成巨大损失,这也给纸张表面缺陷检测方法带来的改变,因此,国辰机器人所自主研发的视觉缺陷检测系统应运而生。

基于机器视觉检测技术的纸张表面缺陷检测的几种方法:

1、阈值法是比较常见的纸张表面缺陷检测方法。当纸张出现缺陷时,缺陷部分及其边缘的对比度比周围正常纸张的对比度有明显的提高,对比度的提高量与纸张缺陷的类型有直接的关系,我们可以根据这种关系,通过对比度的提高量是否超过预设阈值来判断纸张缺陷的类型。

2、基于统计处理的纸病检测,利用纸张纤维结构的统计特性,可以得出纸张图像随机信号所满足的统计规律,用统计的方法来检测各种纸病。

3、形态学方法也是纸病检测中常用的方法,其基本方法是用形态学描述被测区域的形状,并预测和快速处理如过滤、细化、修饰等,把纸张图像的形态特征为研究对象,设计一整套算法来描述纸病的基本特征和基本结构。

4、光学机器视觉智能检测是以图像处理理论为核心,以数字图像处理、模式识别、计算机技术为基础的信息处理科学的重要分支,广泛应用于各种无损检测技术中。光学机器视觉智能检测的基本原理是:一定的光源照在待测金属表面上,利用高速CCD摄像机获得连铸板坯表面图像,通过图像处理提取图像特征向量,通过分类器对纸张表面缺陷进行检测与分类。

机器视觉是研究利用仿生学的原理,用计算机的高性能计算能力、处理能力来模拟生物宏观视觉功能、抽象能力、判断功能,从而完成对被测物体的识别判断。机这是人工视觉检测手段无法实现的。机器视觉检测是当代兴起的一种自动化检测技术,其市场推广是达成社会共识的基础。国辰机器人将会进一步抓住这一机遇,带来更优的产品,为更多行业赋能。


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