橡胶密封件裂缝缺陷检测：一种新型定位方法

"这篇论文研究了橡胶密封件表面裂缝缺陷的自动检测方法，结合自适应阈值分割和改进的二值形态学并行细化算法，实现了精确的定位。该方法在复杂的图像环境中能够有效地提取裂缝区域，对于提高橡胶密封件的质量控制具有重要意义。" 论文深入探讨了基于机器视觉技术的产品缺陷检测的重要性，特别是在钢铁、金属铸件、电路板和零件表面裂纹等领域中的应用。在橡胶密封件制造中，由于其质量对整个工业生产的影响，高质量的检测技术尤为关键。然而，尽管国外已有高自动化水平的检测设备，但高昂的价格限制了在国内的普及。国内在这方面的研究相对较少，多数企业仍依赖人工检测，存在不准确性和效率问题。 针对橡胶密封件表面的裂缝缺陷，该论文提出了一种新的定位系统。系统总体结构由图像获取、预处理、裂缝分割和定位等步骤组成。首先，通过自适应阈值分割算法，根据图像特征动态调整阈值，以适应不同光照和背景条件下的图像处理。接着，采用改进的二值形态学并行细化算法，对分割后的裂缝进行精细化处理，确保裂缝边缘的清晰度和连续性，从而更准确地定位裂缝位置。 实验结果证明，该方法能有效定位橡胶密封件的裂缝缺陷，且与实际裂缝位置一致。这为后续的裂缝宽度测量提供了可靠的基础。该研究为国内开发密封件外观和尺寸的在线检测设备提供了理论和技术支持，具有显著的实用价值和研究意义。 这篇论文研究了一种创新的橡胶密封件裂缝缺陷定位技术，结合自适应阈值分割和形态学细化，解决了传统方法的局限性，提升了检测的精度和效率。这种方法对于提升橡胶密封件的品质控制，以及推动国内相关领域的技术进步具有积极影响。