摘要：中国已成为笔类产品生产大国与出口大国,而笔管检测是制笔行业的关键工艺技术。针对目前制笔行业中笔管检测的需求,设计了笔管缺陷自动化检测系统,以提高笔管缺陷检测效率及笔管制造企业的生产质量。基于机器视觉及重心分类装置,采取分模块检测系统,对笔管的缺陷形态、类型进行鉴别与统计,高效率、高精度地实现笔管缺陷检测、残次品剔除与自动分拣。采用缺陷自动检测算法,利用计算机视觉检测技术进行缺陷边缘检测,分割出笔管的缺陷区域并定义主要缺陷类型,完成对笔管缺陷的判断与分类。通过构建、训练卷积神经网络,得到了拟合度较高的卷积神经网络模型,用于分析笔管的缺陷情况。实验结果表明,笔管缺陷自动化检测系统可以客观地检测笔管的缺陷,提高笔管生产效率,提升生产线的成品质量,具有较高的工程应用价值。

关键词：笔管缺陷 机器视觉 重心分离 自动化检测系统 

单位：天津中德应用技术大学中西机床技术培训中心; 天津300350; 天津中德应用技术大学智能制造学院; 天津300350