CN105424708B - 玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法 - Google Patents
玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105424708B CN105424708B CN201510770526.2A CN201510770526A CN105424708B CN 105424708 B CN105424708 B CN 105424708B CN 201510770526 A CN201510770526 A CN 201510770526A CN 105424708 B CN105424708 B CN 105424708B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- plate glass
- fiber tube
- mass defect
- fusable links
- glass insurance
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 69
- 239000005357 flat glass Substances 0.000 title claims abstract description 63
- 239000000835 fiber Substances 0.000 title claims abstract description 61
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- ATJFFYVFTNAWJD-UHFFFAOYSA-N Tin Chemical compound [Sn] ATJFFYVFTNAWJD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 67
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 18
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 11
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 10
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 claims description 10
- 239000010949 copper Substances 0.000 claims description 10
- 239000011521 glass Substances 0.000 claims description 5
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 claims description 4
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 claims description 4
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 abstract description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 abstract description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 5
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 238000012372 quality testing Methods 0.000 description 2
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 description 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 1
- 208000003464 asthenopia Diseases 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
本发明涉及一种玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法，包括以下步骤：通过传感单元采集获取待测玻璃保险丝管的原始图像，并将采集到的原始图像发送给图像处理单元；图像处理单元对采集到的待测玻璃保险丝管的原始图像进行处理分析，检测可熔体质量缺陷，即无熔体或断丝、多丝、多球或无球或少球、锡球不完整、锡球位置不符合要求、锡球未包住丝材以及双锡球间距离异常，从而判别玻璃保险丝管外观质量。本发明采用背光源照明的方法，实现在线对玻璃保险丝管多缺陷的图像采集，通过基于区域图像特征参数的方法实现图像分割和目标识别，实现可熔体质量缺陷自动、在线检测，极大地提高了检测速度和检测精度，保证检测结果的可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及一种机器视觉检测技术领域，具体地说是一种基于机器视觉的玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法。
背景技术
在各行各业，玻璃保险丝管大量的应用于各种电路中。玻璃保险丝管由铜帽、可熔体、玻璃管等部分组成，其中铜帽上刻有字符表示产品的标志状态，可熔体上有锡球。目前玻璃保险丝管外观质量的检测多为人工检测，由于玻璃保险丝管零件小，不便于夹持，需边旋转边观测，检测速度慢，检测效率低，由于检测者的疲劳和非一致性，目测一致性差，人眼的疲劳容易造成误判，检测结果不精确、不可靠，导致质量无法保证，并且无法满足工业生产的自动化要求。
相比之下，机器视觉检测技术具有非接触、速度快、精度高、抗干扰能力强等优点，在现代制造业中有着重要的应用前景，目前在产品质量检测等领域中得到了广泛的应用，视觉检测技术为解决产品自动化测量提供了有效的解决方案。机器视觉检测虽然在电子/机械元器件检测等领域有着广泛的应用，但在如玻璃保险丝管这类的小柱体零件质量缺陷检测方面，由于受到图像捕获、光照条件、待检测缺陷繁杂等多方面的制约，仍然没有得到普及，存在着亟需解决的关键技术：
一是亟需研究玻璃保险丝管视觉检测图像采集方法，针对保险丝管质量检测标准要求，实现在线对玻璃保险丝管多缺陷的图像采集；
二是需解决玻璃保险丝管待检测质量缺陷繁杂等图像处理问题。
三是需解决检测速度和检测精度问题，一般的图像分析处理方法不能同时满足在线高速度和高精度的要求。
发明内容
针对现有技术中玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测由于受到图像捕获、光照条件、待检测缺陷繁杂等多方面的制约仍没得到普及这一不足，本发明要解决的技术问题是提供一种检测精度高、速度快的玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
本发明玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法包括以下步骤：
通过传感单元采集获取待测玻璃保险丝管的原始图像，并将采集到的原始图像发送给图像处理单元；
图像处理单元对采集到的待测玻璃保险丝管的原始图像进行处理分析，检测可熔体质量缺陷，即无熔体或断丝、多丝、多球或无球或少球、锡球不完整、锡球位置不符合要求、锡球未包住丝材以及双锡球间距离异常，从而判别玻璃保险丝管外观质量。
图像处理单元对采集到的待测玻璃保险丝管的原始图像进行处理分析包括以下步骤：
计算待测玻璃保险丝管的原始图像的灰度均值，通过灰度均值设定分割阈值，依据分割阈值得到分割图像区域；
对分割图像区域采用基于区域形状特征参数的提取方法，选取区域质心的列坐标和区域的高度值作为特征参数提取可熔体区域图像，并填充区域中的孔洞，获得填充图像；
计算填充图像中不相连区域的个数，如果个数大于1，则存在无熔体或断丝质量缺陷。
如果个数不大于1，对填充图像和可熔体区域图像进行差分，获得差分图像；
对差分图像，选取区域高度值作为特征参数进行提取；
如果提取得到的区域数量大于等于1，则存在多丝质量缺陷。
对提取的可熔体区域图像用圆结构元素做形态学腐蚀处理，选取区域宽度值作为特征参数；
对形态学腐蚀处理后的图像进行提取，依据提取得到的区域数量进行判别；
如果提取得到的区域数量小于等于2，则存在无球质量缺陷或无铜帽质量缺陷。
如果提取得到的区域数量大于等于5，则为多球质量缺陷。
如果提取得到的区域数量等于3，则为单球；
依据椭圆参数计算偏心率，将偏心率和偏心率设定值比较；
如果偏心率大于偏心率设定值，则存在锡球不完整质量缺陷。
如果偏心率不大于偏心率设定值，则锡球完整；
计算锡球的质心位置，和位置设定值比较，如果位置不同，则为锡球位置不符合要求质量缺陷。
如果位置相同，则基于最小矩形法提取出熔丝；
计算熔丝的质心位置，并和锡球的质心位置比较，计算位置偏差值；
设定偏差阈值，如果位置偏差值大于偏差阈值，则为锡球未包住丝材质量缺陷；
否则如果位置偏差值不大于偏差阈值，可熔体质量合格。
如果提取得到的区域数量等于4，则为双球；
依据锡球的质心位置计算双锡球间距离，如果双锡球间距离不等于设定值，则为双锡球间距离异常质量缺陷；
否则如果双锡球间距离等于设定值，可熔体质量合格。
通过传感单元采集获取待测玻璃保险丝管的原始图像为：在背光源照明条件下，采集一幅待测玻璃保险丝管的原始图像，用以检测可熔体质量缺陷检测。
本发明具有以下有益效果及优点：
1.本发明采用背光源照明的方法，实现在线对玻璃保险丝管多缺陷的图像采集，针对可熔体质量检测的图像，通过基于区域图像特征参数的方法实现图像分割和目标识别，实现可熔体质量缺陷检测，极大地提高了检测速度和检测精度，保证检测结果的可靠性。
2.本发明实现玻璃保险丝管外观质量的自动、在线检测，有助于实现玻璃保险丝管的自动化生产。
附图说明
图1为本发明方法总流程图；
图2为本发明中对可熔体质量缺陷检测图像处理流程图；
图3为本发明方法采集的用于玻璃保险丝管可熔体质量检测的原始图像；
图4为本发明涉及的装置结构示意图。
其中，1为传感单元，2为工控机，3为图像处理单元，4为参数设置及控制单元，5为上位机，6为透明胶管，7为玻璃保险丝管，8为熔丝，9 为锡球，10为铜帽，11为字符，12为背光光源，13为视场，14为摄像机。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步阐述。
如图1所示，本发明一种玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法，包括以下步骤：
通过传感单元采集获取待测玻璃保险丝管的原始图像，并将采集到的原始图像发送给图像处理单元；
图像处理单元对采集到的待测玻璃保险丝管的原始图像进行处理分析，检测可熔体质量缺陷，即无熔体或断丝、多丝、多球或无球或少球、锡球不完整、锡球位置不符合要求、锡球未包住丝材以及双锡球间距离异常，从而判别玻璃保险丝管外观质量。
本发明方法通过图4所示的装置实现，该玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测装置包括：
传感单元1，采集待测玻璃保险丝管的原始图像，传输至图像处理单元 3；
图像处理单元3，在参数设置及控制单元4的控制下对采集到的待测玻璃保险丝管的原始图像进行处理；
参数设置及控制单元4，对传感单元1及图像处理单元3的各参数进行设置，并分别与传感单元1、图像处理单元3、上位机5进行通讯连接。参数设置及控制单元4及图像处理单元3设于一工控机2中。
传感单元1包括摄像机14 、背光光源12，其中摄像机14设于能够拍摄玻璃保险丝管的位置，背光光源12设于摄像机的镜头正对面位置，和摄像机分别位于待测玻璃保险丝管7的两侧。
本发明涉及的装置工作过程如下：
将待检测玻璃保险丝管7置于透明胶管6中，控制背光光源12照亮整个被检测玻璃保险丝管7区域，摄像机14在背光光源12照明条件下采集一幅玻璃保险丝管原始图像，如图3所示；将所采集的图像通过Cameralink 线缆或网线传送给图像处理单元3，由图像处理单元3对采集到的玻璃保险丝管7图像(如图3所示)进行处理，对可熔体质量缺陷进行判别。参数设置与控制单元4对传感单元1及图像处理单元3的各参数进行设置，并分别与传感单元1、图像处理单元3及上位机5进行通讯连接，完成可熔体质量的识别与判定，最终实现玻璃保险丝管可熔体质量的自动检测。
图像处理单元3对采集到的待测玻璃保险丝管的原始图像进行处理分析包括以下步骤：
计算待测玻璃保险丝管的原始图像的灰度均值，通过灰度均值设定分割阈值，依据分割阈值得到分割图像区域；
对分割图像区域采用基于区域形状特征参数的提取方法，选取区域质心的列坐标和区域的高度值作为特征参数提取可熔体区域图像，并填充区域中的孔洞，获得填充图像；
计算填充图像中不相连区域的个数，如果个数大于1，则存在无熔体或断丝质量缺陷；
如果个数不大于1，对填充图像和可熔体区域图像进行差分，获得差分图像；
对差分图像，选取区域高度值作为特征参数进行提取；
如果提取得到的区域数量大于等于1，则存在多丝质量缺陷。
对提取的可熔体区域图像用圆结构元素做形态学腐蚀处理，选取区域宽度值作为特征参数；
对形态学腐蚀处理后的图像进行提取，依据提取得到的区域数量进行判别；
如果提取得到的区域数量小于等于2(单锡球玻璃保险丝管会提取出3 个区域，所以是2)，则存在无球质量缺陷或无铜帽质量缺陷。
如果提取得到的区域数量大于等于5(双锡球玻璃保险丝管会提取出4 个区域，所以是5)，则为多球质量缺陷。
如果提取得到的区域数量等于3(上铜帽、下铜帽、一个锡球)，则为单球；
依据椭圆参数计算偏心率，将偏心率和偏心率设定值比较；
如果偏心率大于偏心率设定值，则存在锡球不完整质量缺陷。
如果偏心率不大于偏心率设定值，则锡球完整；
计算锡球的质心位置，和位置设定值比较，如果位置不同，则为锡球位置不符合要求质量缺陷。
如果位置相同，则基于最小矩形法提取出熔丝；
计算熔丝的质心位置，并和锡球的质心位置比较，计算位置偏差值；
设定偏差阈值，如果位置偏差值大于偏差阈值，则为锡球未包住丝材质量缺陷；
否则如果位置偏差值不大于偏差阈值，可熔体质量合格。
如果提取得到的区域数量等于4(上铜帽、下铜帽、两个锡球)，则为双球；
依据锡球的质心位置计算双锡球间距离，如果双锡球间距离不等于设定值，则为双锡球间距离异常质量缺陷；
否则如果双锡球间距离等于设定值，可熔体质量合格。
如图2所示，本实施例中，步骤101：在背光源照明条件下，采集一幅待测玻璃保险丝管的原始图像，对待测玻璃保险丝管的原始图像基于阈值分割方法和区域图像形状特征参数进行图像分割，以获取包括可熔体部分的相关区域图像；
步骤102：在参数设置及控制单元4中设置初始参数，包括摄像机的曝光时间、采集频率、光源亮度参数、锡球偏心率设定值、质心位置偏差阈值；
步骤103：启动检测装置；
步骤104：在图像处理单元3中计算原始图像的灰度均值；
步骤105：通过灰度均值设定分割阈值，依据分割阈值得到分割图像区域；
步骤106：对分割图像区域，采用基于区域形状特征参数的提取方法，选取区域质心的列坐标和区域的高度值作为提取特征参数，提取可熔体区域图像；
步骤107：填充区域中的孔洞，获得填充图像；
步骤108：计算填充图像中不相连区域的个数，如果个数大于1，则存在无熔体或断丝质量缺陷；
如果不相连区域的个数不大于1，转至步骤109：对填充图像和可熔体区域图像进行差分，获得差分图像；
步骤110：对差分图像，选取区域高度值作为特征参数，提取特征参数；
步骤111：如果得到的区域数量大于等于1，则存在多丝质量缺陷；
步骤112：对提取的可熔体区域图像用圆结构元素做形态学腐蚀处理；
步骤113：选取区域宽度值作为特征参数，对形态学腐蚀处理后的图像提取，依据提取得到的区域数量进行判别，检测多球或无球或少球质量缺陷，如果提取得到的区域数量小于等于2，则存在无球质量缺陷(步骤114)，如果提取得到的区域数量等于3，则为单球(步骤115)，如果提取得到的区域数量等于4，则为双球(步骤123)，如果提取得到的区域数量大于等于5，则为多球质量缺陷(步骤114)；
步骤116：依据椭圆参数计算偏心率，将偏心率和偏心率设定值比较；
步骤117：如果偏心率大于等于偏心率设定值，则存在锡球不完整质量缺陷；
步骤118：如果偏心率不大于等于偏心率设定值，则锡球完整，计算锡球的质心位置，与位置设定值比较；
步骤119：如果质心位置与位置设定值不同，则为锡球位置不符合要求质量缺陷；
步骤120：如果质心位置与位置设定值相同，则基于最小矩形法提取出熔丝，计算熔丝的质心位置；
步骤121：熔丝的质心位置与锡球的质心位置比较计算偏差值，设定偏差阈值；
步骤122：如果位置偏差值大于偏差阈值，则为锡球未包住丝材质量缺陷；否则可熔体质量合格(步骤126)；
步骤123：若区域数量＝4，则为双锡球；
步骤124：依据锡球的质心位置计算双锡球间距离；
步骤125：如果双锡球间距离不等于设定值，则为双锡球间距离异常质量缺陷，否则可熔体质量合格(步骤126)。
Claims (9)
1.一种玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法，其特征在于包括以下步骤：
通过传感单元采集获取待测玻璃保险丝管的原始图像，并将采集到的原始图像发送给图像处理单元；
图像处理单元对采集到的待测玻璃保险丝管的原始图像进行处理分析，检测可熔体质量缺陷，即无熔体或断丝、多丝、多球或无球或少球、锡球不完整、锡球位置不符合要求、锡球未包住丝材以及双锡球间距离异常，从而判别玻璃保险丝管外观质量；
图像处理单元对采集到的待测玻璃保险丝管的原始图像进行处理分析包括以下步骤：
计算待测玻璃保险丝管的原始图像的灰度均值，通过灰度均值设定分割阈值，依据分割阈值得到分割图像区域；
对分割图像区域采用基于区域形状特征参数的提取方法，选取区域质心的列坐标和区域的高度值作为特征参数提取可熔体区域图像，并填充区域中的孔洞，获得填充图像；
计算填充图像中不相连区域的个数，如果个数大于1，则存在无熔体或断丝质量缺陷。
2.按权利要求1所述的玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法，其特征在于：
如果个数不大于1，对填充图像和可熔体区域图像进行差分，获得差分图像；
对差分图像，选取区域高度值作为特征参数进行提取；
如果提取得到的区域数量大于等于1，则存在多丝质量缺陷。
3.按权利要求1所述的玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法，其特征在于：对提取的可熔体区域图像用圆结构元素做形态学腐蚀处理，选取区域宽度值作为特征参数；
对形态学腐蚀处理后的图像进行提取，依据提取得到的区域数量进行判别；
如果提取得到的区域数量小于等于2，则存在无球质量缺陷或无铜帽质量缺陷。
4.按权利要求3所述的玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法，其特征在于：
如果提取得到的区域数量大于等于5，则为多球质量缺陷。
5.按权利要求3所述的玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法，其特征在于：
如果提取得到的区域数量等于3，则为单球；
依据椭圆参数计算偏心率，将偏心率和偏心率设定值比较；
如果偏心率大于偏心率设定值，则存在锡球不完整质量缺陷。
6.按权利要求5所述的玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法，其特征在于：
如果偏心率不大于偏心率设定值，则锡球完整；
计算锡球的质心位置，和位置设定值比较，如果位置不同，则为锡球位置不符合要求质量缺陷。
7.按权利要求6所述的玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法，其特征在于：
如果位置相同，则基于最小矩形法提取出熔丝；
计算熔丝的质心位置，并和锡球的质心位置比较，计算位置偏差值；
设定偏差阈值，如果位置偏差值大于偏差阈值，则为锡球未包住丝材质量缺陷；
否则如果位置偏差值不大于偏差阈值，可熔体质量合格。
8.按权利要求3所述的玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法，其特征在于：如果提取得到的区域数量等于4，则为双球；
依据锡球的质心位置计算双锡球间距离，如果双锡球间距离不等于设定值，则为双锡球间距离异常质量缺陷；
否则如果双锡球间距离等于设定值，可熔体质量合格。
9.按权利要求1所述的玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法，其特征在于通过传感单元采集获取待测玻璃保险丝管的原始图像为：在背光源照明条件下，采集一幅待测玻璃保险丝管的原始图像，用以检测可熔体质量缺陷检测。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510770526.2A CN105424708B (zh) | 2015-11-10 | 2015-11-10 | 玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201510770526.2A CN105424708B (zh) | 2015-11-10 | 2015-11-10 | 玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN105424708A CN105424708A (zh) | 2016-03-23 |
| CN105424708B true CN105424708B (zh) | 2017-12-29 |
Family
ID=55503057
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201510770526.2A Expired - Fee Related CN105424708B (zh) | 2015-11-10 | 2015-11-10 | 玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN105424708B (zh) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109240210A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-01-18 | 重庆工业职业技术学院 | 一种具有故障诊断与预警功能的数控机床 |
| CN115018837B (zh) * | 2022-08-08 | 2023-02-03 | 聚时科技(深圳)有限公司 | 一种半导体芯片锡球检测方法 |
| CN115272307B (zh) * | 2022-09-26 | 2022-12-30 | 无锡日联科技股份有限公司 | 合金型温度保险丝的缺陷检测方法和*** |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0448250A (ja) * | 1990-06-18 | 1992-02-18 | Furukawa Electric Co Ltd:The | ヒューズ配列検査装置 |
| JPH07325040A (ja) * | 1994-05-30 | 1995-12-12 | Sony Corp | ワークの外周検査方法及びその装置 |
| CN103759636A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-30 | 埃泰克汽车电子(芜湖)有限公司 | 用于车身控制模块保险丝安装位置的检测装置及检测方法 |
| CN105044538A (zh) * | 2015-06-25 | 2015-11-11 | 无锡埃姆维工业控制设备有限公司 | 一种线束行业在线机器视觉防错***及方法 |
-
2015
- 2015-11-10 CN CN201510770526.2A patent/CN105424708B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0448250A (ja) * | 1990-06-18 | 1992-02-18 | Furukawa Electric Co Ltd:The | ヒューズ配列検査装置 |
| JPH07325040A (ja) * | 1994-05-30 | 1995-12-12 | Sony Corp | ワークの外周検査方法及びその装置 |
| CN103759636A (zh) * | 2013-12-31 | 2014-04-30 | 埃泰克汽车电子(芜湖)有限公司 | 用于车身控制模块保险丝安装位置的检测装置及检测方法 |
| CN105044538A (zh) * | 2015-06-25 | 2015-11-11 | 无锡埃姆维工业控制设备有限公司 | 一种线束行业在线机器视觉防错***及方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Automated thermal fuse inspection using machine vision and artificial neural networks;TE-Hsiu Sun,et al;《J Intell Manuf》;20140322;第27卷;第646页左栏第2段 * |
| 基于视觉传感的汽车保险电路自动识别与定位技术;许娜芬 等;《研究与开发》;20091231;第11卷;第42-44页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN105424708A (zh) | 2016-03-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN101566582B (zh) | 基于机器视觉的粉针剂生产中药瓶标贴信息在线检测*** | |
| CN103308523B (zh) | 多尺度瓶口缺陷检测方法及装置 | |
| CN104118609B (zh) | 贴标质量检测方法和装置 | |
| CN105424708B (zh) | 玻璃保险丝管可熔体质量缺陷检测方法 | |
| CN105021628A (zh) | 一种用于光纤倒像器表面缺陷的检测方法 | |
| CN112819844B (zh) | 一种图像边缘检测方法及装置 | |
| CN101565109A (zh) | 基于机器视觉的药品粉针剂生产中铝盖包装在线检测*** | |
| CN105139384B (zh) | 缺陷胶囊检测的方法和装置 | |
| KR101782363B1 (ko) | 데이터 밸런싱을 통한 학습기반의 비전검사 방법 | |
| CN204984698U (zh) | 一种基于机器视觉技术的火花塞测量装置 | |
| CN105023018A (zh) | 一种喷码检测方法及*** | |
| CN102914549A (zh) | 针对星载表露型pcb焊点质量的光学图像匹配检测方法 | |
| CN104950489B (zh) | 一种液晶屏检测方法 | |
| CN114187348B (zh) | 一种基于计算机视觉的电缆护套断裂伸长率测量方法 | |
| CN110853031A (zh) | 汽车组合仪表指示灯点亮的排他检测方法 | |
| CN104251867B (zh) | 一种在线式玻璃管缺陷的检测***及方法 | |
| CN105445286A (zh) | 玻璃保险丝管产品上标志质量缺陷检测方法及装置 | |
| CN109626302A (zh) | 一种啤酒瓶内异物的在线检测方法 | |
| CN114324382A (zh) | 面板端子清洁度检测方法及面板端子清洁度检测装置 | |
| CN105548210B (zh) | 基于机器视觉的美标电源延长线的检测方法 | |
| CN105424714A (zh) | 基于多管脚的缺陷检测装置及其检测方法 | |
| CN205620320U (zh) | 基于多管脚的缺陷检测装置 | |
| CN106370673A (zh) | 一种镜片疵病自动检测方法 | |
| CN112461846A (zh) | 工件缺陷检测方法及装置 | |
| CN111458344A (zh) | 一种口罩缺陷视觉检测方法、设备、存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20171229 |