基于机器视觉的玻璃瑕疵检测技术

简介：
本研究聚焦于开发高效的机器视觉系统，旨在自动识别和分类玻璃制品中的各种缺陷。通过优化图像处理算法与深度学习模型，提升工业生产中瑕疵检测的速度及准确性，确保产品质量。 缺陷检测是玻璃生产技术中的关键环节，直接影响产品质量与生产效率。为此设计了一种自动化的玻璃缺陷检测系统：该系统能够采集并传输玻璃图像至计算机，在此基础上进行一系列处理操作如图像滤波、分割以及轮廓提取等步骤，并最终完成对各种类型的缺陷分类和定位工作，从而获取到有关缺陷的具体位置和大小的信息。 为了克服在传统手动设定阈值时存在的局限性问题，本研究还开发了一种自动化的阈值确定算法。实验结果显示，这种新方法具有较强的适应能力，在面对不同成像质量的图像时仍然能够保持较高的准确性，并显著提升了玻璃缺陷检测的整体精度水平。