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摘 要
在大多数的注塑模具行业中,通常采用人工目测来监视模具,从而在有异常情况出现时人工干预,锁定注塑机,防止压模和不良品的产生,保护模具。注塑工业现场, 工人劳动强度大,有一定的危险性,监视质量有待提高,而且现在工业为节省劳动力, 逐步实现自动化,针对此问题,本文开发了一款模具检测系统,实现注塑模具检测自动化。
本文设计了基于机器视觉来对模具进行检测的技术的方案,搭建了检测系统,该 D 摄像机摄取现场注塑模具图像,图像传送到 PC 机上,在 PC 上对图像进行处理并根据检测的结果发出控制信号,完成检测的工作。主要工作有:针对工业现场灰尘、烟雾、照明不均等恶劣环境导致的各种随机噪声,以及拍取图像时机械抖动造成图像运动模糊退化的现象,利用 Roberts 边缘检测算子,提出一种图像清晰度评价函数来估计出模糊图像运动方向和尺度,利用维纳滤波方法恢复退化图像;然后利用中值滤波去除图像的随机噪声,实现了检测前期图像的预处理。对图像进行分析后,比较基于灰度信息的模板匹配和几何轮廓信息模板匹配的缺陷检测方法的优缺点, 确定利用几何轮廓信息进行定位以及模板匹配,根据匹配结果判断产品是否合格,通过 IO 输出,结合报警系统实现自动化检测注塑模具的功能。
在注塑模具检测系统开发过程中,利用底层图像处理软件 Hexsight 实现对图像的
采集、分析、处理;对检测结果进行存储,利用 在其基础上进行二次开发,设计可视化界面,完成检测系统的软件设计。
关键词机器视觉;Hexsight;图像清晰度评价函数;几何轮廓;模板匹配
Abstract
In most of the injection mold industry, usually using artificial to monitor the injection mold. When the abnormal situation occurs, locking the injection mold machine to prevent the press mold and the generation of defective products, to protect the mold. In injection industry field, the quality of detection needs to be improved because of the great labor intensity and the risk. Now the industry want to save labor, developing a mold detection systems to achieve injection mold automa
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