LabVIEW与机器视觉结合的铆钉表面缺陷在线检测系统

"基于LabVIEW和机器视觉铆钉表面缺陷在线检测系统研究" 本文主要探讨了如何运用LabVIEW编程技术和机器视觉技术开发一个针对抽芯铆钉表面缺陷的在线检测系统。抽芯铆钉在众多领域如建筑、汽车、船舶、飞机、机器、电器和家具制造中广泛应用，其质量直接影响到产品的安全性和耐用性。然而，生产过程中可能出现的表面缺陷，如裂纹和裂缝，可能降低产品质量。因此，建立一个高效精准的铆钉表面缺陷检测系统至关重要。 本研究采用的硬件平台包括Costar公司的SI-M350工业自动化摄像机、National Instruments (NI)的PCI-1410数据采集卡、自制LED光源以及计算机。这些设备共同构成了视觉检测系统的硬件基础，能有效捕获和分析铆钉表面的图像。 在软件开发方面，重点研究了如何在虚拟仪器平台上实现铆钉表面缺陷视频检测系统。LabVIEW作为图形化编程工具，以其直观、高效的特性，被用来构建系统的软件部分。通过集成NIIMAQ和NIVision的功能，该系统实现了图像采集、预处理、识别和结果输出等一系列步骤，确保了与硬件的无缝连接。 该系统经过实际测试，表现出稳定、快速、准确的性能，完全满足工业现场对铆钉表面缺陷检测的需求。相比传统的人工检测，机器视觉检测能显著提高检测效率和准确性，从而提升企业的生产效率和市场竞争力。 关键词：机器视觉、虚拟仪器、在线检测、表面缺陷 这个研究不仅展示了机器视觉技术在工业检测领域的应用潜力，还强调了其在提高生产效率和产品质量方面的关键作用。随着工业自动化的发展，基于LabVIEW和机器视觉的检测系统在未来的市场前景广阔，具有很高的研究价值。