作者：谭智仁,卢军 单位：大连组合机床研究所:中国机械工程学会生产工程分会 出版：《组合机床与自动化加工技术》2014年第03期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZHJC2014030340 DOC编号：DOCZHJC2014030349 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于CCD图像传感器的表面质量检测技术的应用》PDF+DOC2015年第02期 张宇军 《基于视觉传感器的经编织物缺陷检测系统研究》PDF+DOC2017年第01期 张袁,刁虹雪,林玉兵,李云栋 《基于视觉的环形密封件在线检测》PDF+DOC2020年第05期 宋薇,陈兴,沈林勇 《特殊环境下非接触式定位系统的设计》PDF+DOC2019年第01期 张泽华,张丕状,王建国 《基于激光视觉的焊缝表面质量检测方法研究》PDF+DOC2018年第05期 王荣浩,张文昌,伍昕忠,李柳,董杏昕 《基于OV7670的疲劳驾驶预警系统》PDF+DOC2013年第02期 陆晓,冯桑,呙腾,黄超 《CIS采集纸币图像的冠字符处理》PDF+DOC2012年第11期 吴璐璐,王元庆 《新品展示》PDF+DOC2011年第05期 《基于TMS320VC5509A的图像采集与识别系统》PDF+DOC2008年第01期 刘珂含,何培宇,关胜平,田芳芳,吴嵘 《基于WinCE&CMOS图像传感器的人脸图像采集系统设计》PDF+DOC2013年第12期 陈岩,刘谱,吴静珠,王克栋,郭宏

    • 目前检测技术在自动化生产过程中越来越重要，为了实现工业现场中投影仪壳体标签的自动检测功能，提出了一种基于图像传感器的数字图像处理技术检测方法。采用工业摄像头替代目视作为传感器；利用Otsu阈值分割处理图像，将标签区域分为字符标签区域和非字符标签区域两类，两部分缺陷分开判断，互不干扰。字符标签区域利用模板匹配技术进行缺陷检测；非字符标签区域提取面积、重心、方向三个特征量，与标准模板数据进行特征匹配。实验测试表明：检测系统采集到的产品标签图像清晰，缺陷检测算法正确率达到95%以上，可实现工业自动化生产过程中投影仪壳体标签缺陷的自动化检测。

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