反射条纹技术在冷冲压阀片表面压痕检测中的应用

"这篇论文提出了一种利用机器视觉和反射条纹图像技术对冷冲压阀片表面压痕进行精确检测的方法。通过预处理技术如滤波去噪和多尺度Retinex算法优化图像质量，然后提取条纹图像的特征信息，如条纹中心线、子窗口像素和投影向量，实现缺陷的自动识别。该方法具有高精度（0.1mm）和高效率（每张检测目标耗时2s），适用于阀片生产线的在线检测需求。" 在工业制造中，表面质量是决定产品性能和寿命的重要因素之一。特别是在精密零件如冷冲压阀片的制造过程中，微小的表面压痕可能会影响其工作性能。传统的检测方法往往依赖于人工肉眼检查，不仅效率低下且易受主观因素影响，难以达到高精度。为此，研究人员引入了机器视觉技术，这是一种非接触式、自动化检测方式，特别适合于反光物体表面缺陷的检测。 本文介绍的检测方法基于反射条纹图像，这是因为亮光构件表面的微小形状变化可以通过反射条纹的畸变反映出来。首先，对获取的反射条纹图像进行滤波去噪处理，以消除图像中的噪声干扰，提高图像的清晰度。接着，采用多尺度Retinex算法进一步增强图像对比度，使表面压痕更加明显。Retinex算法是一种模仿人眼视觉系统对光照变化进行处理的图像处理技术，能有效提升图像细节的可见性。 在图像预处理之后，研究者选取了条纹中心线、子窗口像素和投影向量作为关键特征参量。这些参数有助于简化计算复杂度，同时提高系统的稳定性，使得机器能够准确地识别出表面压痕的位置和大小。实验结果显示，这种方法的检测精度达到了0.1mm，远高于肉眼识别的精度，而且单个检测目标仅需2秒，满足了生产线实时检测的高效需求。 这项研究提供了一种创新的冷冲压阀片表面压痕检测方案，结合了机器视觉和反射条纹图像处理技术，提高了检测的精度和速度，对于提升冷冲压阀片的质量控制以及整个生产流程的自动化水平具有重要意义。此外，该方法的普适性也可能使其在其他反光物体的表面缺陷检测领域中得到广泛应用。