基于机器视觉的平板玻璃在线缺陷检测系统研究

本文主要探讨了一种基于光干涉原理和视觉检测技术的平板玻璃缺陷在线检测系统的研究。作者王飞、崔凤奎、刘建亭和张丰收在2010年针对实际生产中的玻璃缺陷检测问题，开发了一种机器视觉为核心的解决方案。该系统通过以下步骤实现缺陷识别：首先，通过图像获取设备捕捉到玻璃表面的实时图像；接着，进行图像预处理，包括去噪、增强对比度等操作，以提高后续处理的精度；然后，采用图像分割技术，将玻璃表面的不同部分分离出来，以便聚焦于潜在的缺陷区域；特征提取是关键环节，通过分析图像中的特定特征，如锡点、气泡和玻筋的形状、纹理或颜色差异来识别这些缺陷；最后，计算区域参数，进一步确认和量化缺陷的大小和位置。 实验结果显示，这种算法设计简单，执行效率高，能够在400毫秒以内完成整个处理过程，具有很强的抗干扰能力。这意味着系统能够实时高效地检测出直径最小达0.3毫米的微小缺陷，这对于提升玻璃制造的精确度和产品质量至关重要。机器视觉技术在本文中的应用，不仅提高了检测的准确性，还降低了人工干预的需求，对于现代工业生产线上的自动化检测具有重要的实践价值。 这篇文章不仅介绍了缺陷检测系统的具体实现方法，还展示了其在实际应用中的性能优势，为平板玻璃行业的质量控制提供了新的技术支持。通过阅读这篇论文，读者可以了解机器视觉在玻璃缺陷检测领域的最新进展和技术细节，为相关领域的研究和工程实践提供了宝贵的参考。