[发明专利]一种基于phython机器视觉缺陷的在线检测方法

摘要

本发明提出了一种基于phython机器视觉缺陷的在线检测方法，包括以下步骤：(1)初始化调整；(2)相机检测；(3)采集图像；(4)图像处理识别缺陷；(5)结果信息发送；(6)记录结果信息。其中，图像识别可采用匹配法、灰度相关法或动态阈值法。本发明在图像处理过程中，通过图像预处理和缺陷识别，使本发明经过分析、处理和识别后再选择相适应的算法完成对应检测，大大提高了检测效率。另外为了能够适应不同场景的需求，系统创建了图像处理算法包，针对工业制品的具体情况和用户的要求，选用与之相对应的算法以减少漏检或误检现象的发生。

主权项

1.一种基于phython机器视觉缺陷的在线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)初始化调整：程序启动时，在数据库或配置文件中提取相机的设置标定信息、算法执行顺序、相关参数和阈值的参数或内容，为后续的检测提供支持；(2)相机检测：判断相机是否接入，相关参数是否匹配，若不匹配，相应进行调整；(3)采集图像：通过图像采集卡和相应的参数采集图像；(4)图像处理识别缺陷：通过对采集的图像进行增强、二值化、边缘提取、图像分割、模式匹配的图像处理算法，判断该产品是否合格；(5)结果信息发送：phython平台将判断结果传送给由PLC控制的下位机，由其控制机械设备完成分拣工作；(6)记录结果信息：记录检验合格和不合格的数量、缺陷的种类，并将这些信息提供给生产技术人员对缺陷产生的原因及检测系统的效率进行分析。