简介:摘要本文主要详细介绍了一种以机器视觉为基础,分布式浮法玻璃缺陷在线检测识别方法。具体操作为,采集到玻璃图像,并且对为非均匀图像的特点加以全面分析,同时需要对图像加以平滑滤波处理,将由信号波动造成的灰度尖峰与毛刺加以消除,在此基础上依据自跟踪,设计向下阈值曲面分割方法,从而使得缺陷与背景实现了有效地分割,同时有助于确保缺陷查找速度,其主要通过扫描线,对图像进行搜索,进行缺陷的寻找。在完成缺陷的查询之后,利用神经网络对缺陷实施分类。该种检测新方法在实际当中的应用效果表明,检测方法具有较高的准确性与可靠性,能够实现在线检测和识别浮法玻璃缺陷,满足了浮法玻璃企业现阶段的实时检测需求。