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基于OpenCV机器视觉的玻璃缺陷检测系统的研究
摘要
随着工业生产的不断发展，质量控制成为机器视觉技术的重要应用之一。玻璃制品由于其易碎性和特殊性质，在生产过程中经常会出现缺陷，如气泡、裂纹、崩缺等，影响产品质量。因此，本研究基于OpenCV机器视觉技术，设计出一种全自动化玻璃缺陷检测系统，该系统主要通过图像处理、特征提取和分类识别等步骤实现对玻璃制品的缺陷自动检测。
本研究首先通过图像预处理方法对原始图像进行处理，去除多余的噪声和背景。然后，通过经典的边缘检测算法对玻璃制品中的目标边缘进行提取和分割。进一步，本研究利用形态学方法完成对目标区域的形态学滤波处理，去除小目标、平滑边缘。接下来，本研究提取了边缘的特征，包括长度、宽度和弯曲度等等，利用支持向量机进行分类和识别。
实验结果表明该检测系统具有较高的检测精度和稳定性，能够有效地进行玻璃缺陷检测，较大程度地提高了生产过程的自动化水平和质量控制能力。
关键词：OpenCV，机器视觉，玻璃缺陷检测，图像处理，特征提取，分类识别
Abstract
Withthedevelopmentofindustrialproduction,qualitycontrolhasbecomeoneoftheimportantapplicationsofcomputervisiontechnology.Glassproductsoftensufferfromdefectssuchasbubbles,cracks,andchipping,whichaffecttheproductquality.Therefore,thisstudydesignsanautomatedglassdefectdetectionsystembasedonOpenCVmachinevisiontechnology.Thesystemmainlyusesimageprocessing,featureextraction,andclassificationrecognitiontoachieveautomaticdetectionofglassdefects.
Firstly,thisstudyusesimagepre-processingmethodstoremoveredundantnoiseandbackgroundfromtheoriginalimage.Then,theclassicedgedetectionalgorithmisusedtoextractandsegmentthetargetedgeintheglassproducts.Furthermore,thisresearchusesmorphologicaltechniquestocompletemorphologicalfilteringofthetargetregion,removingsmalltargets,andsmoothingtheedges.Next,thisstudyextractsthefeaturesoftheedge,includinglength,width,andcurvature,andusesasupportvectormachineforclassificationandrecognition.
Theexperimentalresultsshowthatthedetectionsystemhashighdetectionaccuracyandstability,whichcaneffectivelycarryoutglassdefectdetection,andgreatlyimprovetheautomationlevelandqualitycontrolabilityoftheproductionprocess.
Keywords:OpenCV,machinevision,glassdefectdetection,imageprocessing,featureextraction,classificationrecognition
1.研究背景
随着各种制造技术的飞速发展，工业生产中越来越依赖自动化及智能化的生产方式。其中，机器视觉技术逐渐成为市场上的研究和应用重心之一。通过计算机视觉技术分析和处理图像实现工业生产中的自动化和智能化，可以大大提高生产效率和生产质量。其中，玻璃制品是一类特殊产品，由于其特殊性质，如硬度、易碎性和折射率等，常常会出现气泡、裂纹、崩缺等缺陷，降低产品的质量和使用寿命。因此，针对玻璃制品缺陷检测的研究具有重要意义。
2.相关工作
针对玻璃产品缺陷检测，已经出现了一些商用的检测系统。例如，美国考雷尔工业公司开发了一款可自动检测平板玻璃缺陷的GageCam软件，精度和速度都相对较高。瑞士G2-E