提升砖瓦生产效率：基于机器视觉的自动码坯异常检测方法

本文主要探讨了"基于机器视觉的码坯异常检测与识别"这一关键技术在砖瓦自动化生产过程中的应用。针对传统砖瓦码坯过程中存在的问题，如人工值守效率低下、劳动强度大以及容易遗漏检测异常坯体，研究者提出了一种创新的方法来解决这些问题。首先，通过机器视觉技术，采集分坯机和窖车上坯体的清晰图像，为了减少噪声干扰，采用了改进的准十字中值滤波器进行图像预处理，提高图像质量。 接着，利用Canny算子，这是一种经典的边缘检测算法，精确地提取出坯体的边缘信息，这对于后续的形状分析至关重要。研究者深入分析了坯体的外形结构特点，特别关注其纵向边缘的线性特征，因此选择极角约束的霍夫变换进行检测。这种方法能够有效地定位并测量每列坯体纵向完整度，即连续边缘段的数量，以及横向宽度，这两个特征被用于区分正常和异常坯体。 在实验部分，研究者对比了单层码坯和多层码坯两种情况下的异常识别性能，主要检测掉了的坯体、坯体错位和坯体倾斜等常见问题。结果显示，该方法的平均识别正确率高达98.2%，显示出极高的准确性和稳定性。这表明基于机器视觉的码坯异常检测与识别技术已经达到了自动码坯系统对于烧结普通砖坯体异常检测的高要求，有助于提升生产效率，降低人力成本，并减少因人为疏忽导致的质量问题。 总结来说，本文的核心知识点包括：图像处理技术（如中值滤波和Canny算子）的应用、霍夫变换在边缘检测和形状分析中的作用、以及基于这些技术的码坯异常识别算法的开发与实现。这项研究成果对于推进砖瓦行业的自动化进程具有重要意义，为同类领域的研究提供了实用的参考方法。