采用机器视觉的铝压铸件表面缺陷检测

郑晓玲， 刘斌

(1. 数字化视觉测量厦门市重点实验室， 福建 厦门 361021;

2. 黎明职业大学 机电及自动化学院， 福建 泉州 362000)



采用机器视觉的铝压铸件表面缺陷检测

郑晓玲1,2， 刘斌1

(1. 数字化视觉测量厦门市重点实验室， 福建 厦门 361021;

2. 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4个剔除原则，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

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件质量检测的发展方向.国内外许多学者进行了相关研究[1-4]，但针……