机器视觉驱动的高效玻璃缺陷自动检测系统

本文主要探讨了"基于机器视觉的玻璃缺陷检测技术"，这是一种在玻璃生产过程中的关键应用，旨在提升产品质量和生产效率。传统的缺陷检测方法，如人眼识别，存在效率低下和误判率高的问题，无法满足现代自动化生产的需求。因此，研究者提出了一种自动化的玻璃缺陷检测系统，该系统通过面阵CCD相机实时捕获玻璃的图像，然后利用电子设计工程中的图像处理技术进行处理。 系统的核心步骤包括：首先，从生产线获取的玻璃图片被传输到计算机，进行预处理，如图像滤波，以改善图像质量和突出潜在的缺陷。接着，通过图像分割技术将玻璃表面的不同区域分开，便于后续分析。轮廓提取则有助于定位缺陷的位置，同时提供关于缺陷尺寸的关键信息。在这个过程中，关键的技术突破是设计了一种自动阈值算法，以替代手动确定阈值的传统方法，这种方法具有更好的适应性，能够有效应对不同成像质量的照片，从而提高缺陷检测的准确性。 在玻璃缺陷的分类阶段，根据缺陷的特性和位置信息，系统能够对其进行细致的分类，如波筋、气泡、划伤、砂粒等，这有助于建立统一的质量标准和分级体系，便于管理和质量控制。该系统采用VS2015集成开发环境作为编程平台，并结合OpenCV视觉库的图像处理函数，实现了程序的高效编写和执行。 这项研究不仅优化了玻璃缺陷检测的过程，还为玻璃制造业提供了更精准、高效的解决方案，对于推动整个行业的自动化进程和技术升级具有重要意义。通过机器视觉技术的应用，玻璃生产厂商可以显著提升生产效率，减少人工误差，从而确保产品质量的稳定和提升。