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机器视觉实现方便面破损在线检测的研究
yoguai2012 发表于 2012/3/22 9:17:32 858 查看 1 回复 [上一主题] [下一主题]
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提出一种适于实时在线检测方便面面块破损的方法，即通过建立计算机视觉系统，获取面块图像，针对方便面特点利用“围剿算法”分割出面块图像，然后通过“削切算法”除去面块边缘毛刺，以便于求得面块的“真边界”，然后求取面块与其外接矩形面积的比值对方便面的破损进行快速判断，本实验另辟蹊径，其优势十分明显，识别率高，速度快。
机器视觉技术是机器代替人眼来做测量和判断，国内外已将此技术成功地运用到众多产品的质量检测上。与人工视觉检测相比较，机器视觉具有自动化程度高、识别能力强、测量精度高等优点，具有广泛的应用前景。随着图像处理技术的日趋先进、计算机硬件成本的下降及计算机处理速度的提高，在食品及农产品品质自动检测和分级领域应用机器视觉已变得越来越具有吸引力。
方便面生产线上依外观挑选出的不良品主要有破损、油炸过度或不足、大花、并条、堆积等，其中80%以上为破损面块。本文以方形面块为例进行在线快速破损检测。因为面块边缘不平整且常有一些毛刺，常规的视觉识别方法难以进行判断。本文利用“削切处理”除去毛刺，得到面块的真边界，然后利用面块与外接矩形的面积比判断缺损与否，实验表明该方法识别率高，速度快，适合在线检测。
本文模拟方便面生产线设计了图像采集装置，利用触发控制抓拍到对比度较高的方便面图像。采用Visual C++ 开发了一套行之有效的软件系统。采用了“围剿算法”巧妙地去除背景，利用了“削切算法”对面块边缘进行处理，去除周边毛刺的干扰。最后提取二个特征参数即削切后面块与外接矩形的面积比值R比和初始面块面积A初来判断面块是否缺损。这样把复杂的形状识别问题转化为面积计算问题，这种方法看似简单，但其效果是常规的形状识别算法不易达到的。本实验方法另辟蹊径，其优势十分明显，识别率高、速度快、实用性强，完全满足在线检测。
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