基于机器视觉的光纤倒像器缺陷检测系统

设计了基于机器视觉的光纤倒像器缺陷检测系统,通过对成像系统的机理研究并结合光纤倒像器缺陷特点,选用远心工业镜头配合千万像素的工业相机,实现了光纤倒像器表面缺陷的一次性成像,并保证了足够的分辨率。在检测算法上利用形态学运算中的膨胀和腐蚀运算得到其边缘轮廓,通过求取边缘像素的加权平均灰度值作为原图像的分割阈值。仿真结果表明,该算法能够准确、有效地实现缺陷分割。同时,该系统与人工检测相比效率提高近2倍,速度可达2 s/个,重复精度大于98.8%,整体系统运行稳定,能够满足市场需求。

Defect Detection System for Fiber Image Inverter Based on Machine Vision