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基于机器视觉技术的壳体表面缺陷检测研究
文献摘要：
以自行研制开发的深海水密圆形连接器外壳体为例,本文提出了一种基于机器视觉技术的壳体表面缺陷检测方法,阐述了机器视觉技术在壳体表面缺陷图像的处理过程及特征值提取过程,并在深海水密圆形连接器产品研发中连接器壳体缺陷检测进行应用.最后,构造了运用BP神经网络进行壳体表面缺陷识别的分类器,实现了壳体表面缺陷的准确识别与分类.
文献关键词：
机器视觉;壳体;缺陷;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
高文彬;庄申乐;王秀剑;周敏;宋冉冉;张成雷
作者机构：
山东龙立电子有限公司, 山东临沂, 276000;临沂大学, 山东临沂, 276000
文献出处：
引用格式：
[1]高文彬;庄申乐;王秀剑;周敏;宋冉冉;张成雷-.基于机器视觉技术的壳体表面缺陷检测研究)[J].机电元件,2022(01):42-46
A类：
圆形连接器外壳
B类：
机器视觉技术,壳体,表面缺陷检测,研制开发,深海水,水密,缺陷检测方法,特征值提取,产品研发,体缺陷,缺陷识别,分类器,准确识别,识别与分类
AB值：
0.240764
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