基于LabVIEW的铆钉表面缺陷机器视觉检测系统

"试验结果分析-基于LabVIEW和机器视觉的铆钉表面缺陷在线检测系统" 在现代工业中，对工件质量的要求日益提高，尤其是在抽芯铆钉的应用中，它们常用于建筑、汽车、船舶等领域，对产品的坚固性、运动性能和使用寿命起着决定性作用。然而，由于生产流程中的各种因素，部分铆钉可能会出现表面缺陷，如裂纹、裂缝等，这些缺陷会直接影响产品质量。因此，建立一个能够有效检测铆钉表面缺陷的系统显得尤为重要。 本研究项目专注于开发一款面向铆钉企业的机器视觉检测系统，该系统利用了costar公司的SI-M350工业自动化摄像机、NI公司的PCI-1410数据采集卡、自制LED光源以及计算机等硬件设备构建。软件部分，系统采用LabVIEW这一图形化编程语言，结合NIIMAQ的强大功能和NIVision的图像处理库，实现了图像采集、预处理、识别和结果输出等功能，确保了与硬件的无缝对接。 在试验过程中，通过调整特殊LED光源的角度，使得缺陷部分在图像中表现得更为明亮，便于灰度值分析和阈值分割。摄像机固定在铆钉的正前方，精确调整焦距，保证每次都能从同一位置捕捉到清晰的铆钉图像。为了避免图像清晰度降低，系统只采集铆钉的部分图像，而非整个铆钉，这样可以减少对摄像头拍摄范围的需求。 实验结果显示，该系统具有稳定性高、速度快和准确性强的特点，完全符合工业现场对铆钉表面缺陷检测的需求。通过机器视觉技术进行检测，不仅提升了检测效率，而且提高了检测质量，有助于提升企业的生产效率和市场竞争力。因此，这种铆钉表面缺陷视频检测系统在工业领域的应用具有广阔的发展前景和研究价值。 关键词：机器视觉，虚拟仪器，在线检测，表面缺陷 此研究深入探讨了如何运用机器视觉技术，特别是在LabVIEW平台上构建铆钉表面缺陷检测系统，为自动化检测提供了有效的解决方案，并强调了其在实际工业环境中的应用潜力。