基于机器视觉的铆钉表面缺陷检测系统研究

"本文详细介绍了基于LabVIEW和机器视觉的铆钉表面缺陷在线检测系统的研发，该系统主要用于提高工业产品质量和检测效率。系统硬件包括costar公司的SI-M350工业自动化相机、NI公司的PCI-1410数据采集卡、自制LED光源、工件转动平台和计算机。软件部分则利用LabVIEW的图形化编程和NIVision图像处理库进行图像的采集、预处理、识别及结果输出。" 在现代工业生产中，对工件的质量把控至关重要，尤其是抽芯铆钉，它在建筑、汽车、船舶等多个领域广泛应用。由于生产工艺的影响，部分铆钉可能会出现裂纹等表面缺陷，这些缺陷会严重影响产品的结构强度和使用寿命。因此，开发一个能够有效检测铆钉表面缺陷的系统变得非常必要。 本研究构建的系统采用了先进的硬件设备，如costar公司的SI-M350工业自动化相机，这款相机在工业自动化中常用于高精度的图像捕捉；NI公司的PCI-1410数据采集卡，用于将图像数据传输至计算机；配合自制的LED光源，确保了照明条件的一致性，有利于缺陷的识别；工件转动平台则使得铆钉可以均匀地暴露在摄像头下，实现全方位检测。 软件方面，系统依托于LabVIEW这一强大的虚拟仪器平台。LabVIEW的图形化编程环境简化了程序开发，同时结合NIIMAQ和NIVisions库，能够实现图像的实时采集、预处理（如去噪、增强对比度等）、特征提取以及缺陷识别。识别出的缺陷会通过接口输出，与硬件设备无缝对接，形成一个完整的在线检测流程。 实际应用中，该系统展现出了高稳定性、高速度和高精度的特点，符合工业现场的检测需求，大大提升了检测效率和准确性，从而增强了企业的生产效率和市场竞争力。此外，这种基于机器视觉的检测方式也减少了对人工检测的依赖，降低了人为错误的可能性。 机器视觉技术与虚拟仪器的结合在铆钉表面缺陷检测中的应用，不仅解决了传统人工检测的局限性，还为工业检测带来了新的解决方案。这一系统的研究和应用具有显著的市场潜力和学术价值，为未来更广泛的工业检测自动化提供了参考。关键词包括：机器视觉、虚拟仪器、在线检测、表面缺陷。