基于机器视觉的硅钢钢带表面缺陷自动检测识别研究

硅钢钢带是变压器等工业设备发展的一项重要原材料,其质量的高低直接影响着产品性能的好坏。传统的人工检测具有效率低、精确度差等特点。为此提出基于机器视觉的表面缺陷自动检测研究。该研究采用图像处理及模式匹配的方法,通过对由CCD工业相机采集到的图片进行几何矫正、图像拼接、缺陷处理等过程,实现了硅钢钢带表面缺陷轮廓检测、特征提取、分类等功能,从而完成钢带质量的判定。