典型文献
基于视觉检测的一次性饮料吸管质量缺陷在线检测系统设计与实现
文献摘要：
在一次性饮料吸管行业中,产品质量缺陷的识别多采用人工检测为主、机械检测为辅的方法,这种方法不仅需要耗费大量的人工成本,而且无法保证产品质量,也给生产企业带来了较大的成本和质量检测方面的压力.针对这种情况,本文将介绍一种基于视觉检测技术的质量缺陷在线检测系统.该系统经过了优化设计,可稳定地实现缺陷产品的在线定位、图像采集、数据分析与储存,最终通过友好的人机交互界面输出检测结果.在算法方面,以神经网络算法为基础,采用扫描区域增长、局域多点曲率流滤波等算法提高检测精度,以解决该行业产品缺陷种类多、检测频率高、质量边界模糊等技术难点.目前,该检测系统已成功应用于生产实际,具有广阔的市场空间和较高的经济价值.
文献关键词：
一次性饮料吸管;视觉检测
中图分类号：
作者姓名：
戴春发;谢大帅
作者机构：
中船重工鹏力(南京)塑造科技有限公司,江苏南京211106
文献出处：
引用格式：
[1]戴春发;谢大帅-.基于视觉检测的一次性饮料吸管质量缺陷在线检测系统设计与实现)[J].模型世界,2022(28):22-24
A类：
一次性饮料吸管
B类：
视觉检测,质量缺陷,缺陷在线检测,在线检测系统,系统设计与实现,耗费,人工成本,生产企业,质量检测,缺陷产品,图像采集,人机交互界面,法方,神经网络算法,区域增长,局域,曲率流,高检,检测精度,该行,行业产品,产品缺陷,检测频率,边界模糊,技术难点,成功应用,生产实际,市场空间
AB值：
0.361617
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