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公开(公告)号：CN115760782B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202211459884.8
申请日：2022-11-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的模内贴标偏移缺陷识别方法，包括以下步骤：S1、工业相机标定校正后采集模内贴标制品图像，作一个直径小于圆B直径的圆，将图像分成标签部分及外缘部分；S2、使用阈值分割、形态学处理获取感兴趣区域，在感兴趣区域上使用Canny算子和Zernike矩提取亚像素边缘，实现对目标圆A和圆C的边缘提取；S3、权重式边缘拟合，利用权重函数对圆A圆C进行边缘拟合，得到拟合圆A圆C半径和圆心参数，计算出圆B与圆C的最小间距gmin，gmin小于合格间距判断为标签偏移不良品。本发明可解决制品模内贴标偏移缺陷检测问题，使机器视觉缺陷检测具有柔性。
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公开(公告)号：CN115760782A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211459884.8
申请日：2022-11-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的模内贴标偏移缺陷识别方法，包括以下步骤：S1、工业相机标定校正后采集模内贴标制品图像，作一个直径小于圆B直径的圆，将图像分成标签部分及外缘部分；S2、使用阈值分割、形态学处理获取感兴趣区域，在感兴趣区域上使用Canny算子和Zernike矩提取亚像素边缘，实现对目标圆A和圆C的边缘提取；S3、权重式边缘拟合，利用权重函数对圆A圆C进行边缘拟合，得到拟合圆A圆C半径和圆心参数，计算出圆B与圆C的最小间距gmin，gmin小于合格间距判断为标签偏移不良品。本发明可解决制品模内贴标偏移缺陷检测问题，使机器视觉缺陷检测具有柔性。
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