机器视觉检测雪糕棒轮廓质量：在线分析与Canny算子应用

"这篇论文介绍了一种基于机器视觉的雪糕棒轮廓质量在线检测方法，针对雪糕棒在加工过程可能出现的长度和宽度超差、侧弯、偏头、平头、头部多肉、劈裂等问题，利用Canny算子进行轮廓提取，并通过去噪和间隙连接形成完整的轮廓进行缺陷检测。论文详细阐述了如何通过几何特性如零阶矩和一阶矩确定雪糕棒的质心和最小外接矩形，以此来衡量其尺寸；运用圆模型评估多肉和平头缺陷；结合投影和局部阈值分割检测劈裂缺陷。通过样机制作和现场测试，证明了该方法的在线检测效果和高精度。" 论文中提到的雪糕棒轮廓质量在线检测方法是基于机器视觉技术的一种创新应用。首先，使用Canny算子对雪糕棒图像进行边缘检测，这是一种常用的边缘检测算法，能有效提取图像中的轮廓。然后，通过去除噪声和填补轮廓中的空隙，得到连续闭合的轮廓，便于后续的缺陷分析。 在检测雪糕棒的长度和宽度时，论文采用了零阶矩和一阶矩的概念。零阶矩是图像区域像素值的总和，可以反映形状的中心位置，即质心；而一阶矩则与形状的对称性有关，可用于计算形状的几何中心。结合二阶矩可以得到最小外接矩形，其长宽比可以反映出雪糕棒的实际尺寸是否符合标准。 对于头部多肉和平头缺陷，研究者建立了一个圆形模型，通过比较雪糕棒圆弧部分与理想圆的偏离程度来判断。这种偏离距离的计算可以揭示头部形状是否正常，是否存在超出允许范围的多余部分。 最后，劈裂缺陷的检测则是通过结合图像的投影和局部阈值分割来完成。投影分析可以直观地看出图像在某一方向上的灰度变化，而局部阈值分割则能识别出特定区域的不连续性，两者结合可以有效地发现雪糕棒表面可能存在的裂缝或断裂。 整个检测系统的设计和实施考虑到了实时性和准确性，现场测试结果验证了这种方法的有效性，表明它能够准确、高效地在线检测雪糕棒的多种轮廓质量问题。这不仅有助于提高生产过程的质量控制，还能降低人工检测的成本和误差，具有较高的工业应用价值。