隨著國內(nèi)人們對產(chǎn)品質(zhì)量的要求越拉越高，很多企業(yè)紡織制造行業(yè)都開始使用缺陷檢測系統(tǒng)進(jìn)行檢測，紗布作為醫(yī)療行業(yè)中常用的材料，通常醫(yī)用紗布表面缺陷檢測過程中都是采用人工檢測，這也導(dǎo)致時常會出現(xiàn)檢測不精準(zhǔn)的情況。那么，醫(yī)用紗布表面缺陷檢測系統(tǒng)的檢測原理是什么呢？

醫(yī)用紗布表面缺陷檢測原理介紹

當(dāng)我們在進(jìn)行醫(yī)用紗布表面缺陷檢測時，我們在生產(chǎn)線上通過架設(shè)CCD工業(yè)相機來拍攝圖像信息，然后將信息傳輸?shù)接嬎銠C圖像處理系統(tǒng)。經(jīng)過MVI圖像軟件算法的處理與分割，瑕疵產(chǎn)品成像圖片與正常產(chǎn)品成像圖片存在明顯的灰階差異，并且多種濾波技術(shù)被有效地應(yīng)用以消除噪聲對圖像的影響。通過圖像預(yù)處理，圖像質(zhì)量顯著提高，圖像預(yù)處理為醫(yī)用紗布的跟蹤表面缺陷檢測提供了良好的基礎(chǔ)。

由于制造過程中醫(yī)用紗布所處的實際工作環(huán)境，紗布通常處于高速運動狀態(tài)，導(dǎo)致圖像模糊。為了保證邊緣檢測和分割的連續(xù)性，通過基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像分割的特殊方法提取完整的缺陷目標(biāo)圖像，并且劃分表面缺陷的特征，例如孔，缺失端，斷緯等。

醫(yī)用紗布表面缺陷檢測的形態(tài)特征參數(shù)提取圖像并分析圖像的特征參數(shù)。提取紗布表面缺陷圖像的形態(tài)特征，并對孔洞，缺失端，斷針等形態(tài)特征進(jìn)行分類，通過模式識別中的統(tǒng)計模式識別方法實現(xiàn)紗布表面缺陷的圖像識別。

以上內(nèi)容就是國辰機器人為大家介紹的，希望能夠幫助到大家，此外，與人工檢測相比，醫(yī)用紗布表面缺陷檢測系統(tǒng)可以有效降低人工因素對檢測結(jié)果的影響，幫助企業(yè)提升工作效率，同時也能夠?qū)啿贾圃旃に囐|(zhì)量進(jìn)行保駕護(hù)航，這才是體現(xiàn)缺陷檢測的重要意義。