HALCON图像处理在纸杯缺陷检测中的应用_任鹏霏1

HALCON图像处理在纸杯缺陷检测中的应用，主要集中在对纸杯内部污渍和杯口变形的检测上。这一技术是针对生产厂家对纸杯质量控制的需求，以提升生产效率和产品质量。传统的手工检测方法已经无法满足现代工业化生产的速度和精度，因此引入机器视觉检测系统成为趋势。 在算法流程上，首先对纸杯图像进行频域滤波，这是基于图像灰度变化的原理。因为污渍和接缝边缘的灰度变化剧烈，对应的频率较高。通过滤掉低频部分，可以突出这些高频特征，便于后续的污渍识别。具体操作中，使用快速傅里叶变换（FFT）将图像从空间域转换至频域，然后应用高斯滤波器进行滤波，再通过傅里叶逆变换回到空间域，最后调整灰度范围。 接下来，通过ROI（Region of Interest）提取，确定关注的杯内区域。这一步通常利用圆形区域定义来选取杯内部分，以便排除不必要的背景干扰。然后，进行图像分割，设定一个污渍灰度阈值，识别出可能的污渍区域。如果区域像素面积小于预设阈值，则排除可能是接缝的区域，从而准确识别出污渍。 对于杯口变形的检测，采用图像二值化、边缘检测和特征检测等步骤。二值化将图像转换为黑白两色，便于区分杯口轮廓；边缘检测则用于找出杯口的边界，特征检测则能识别出杯口的异常变形情况。 这种方法的优点在于，它能够快速检测杯口的变形，并统一检测杯底区和侧壁区的污渍，降低了算法的复杂性。同时，HALCON作为一款强大的机器视觉软件，提供了丰富的图像处理工具和高级算法，为纸杯缺陷检测提供了高效的解决方案。 总结来说，HALCON图像处理技术在纸杯缺陷检测中的应用，通过频域滤波、ROI提取、图像分割和形态学处理等步骤，实现了对纸杯内部污渍和杯口变形的自动检测。这一技术提高了检测速度和准确性，有助于厂家提高产品质量，降低不良品率，同时也减少了人工检测的成本。随着机器视觉技术的发展，HALCON等软件的应用将更加广泛，为各种工业产品的缺陷检测提供有力支持。