本站原创摘 要：为了提高出厂产品的质量,需要在生产线上对产品进行高速在线检测,该文采用基于机器视觉的检测系统来进行在线检测产品疵点.该系统采用类别共生矩阵算法建立纹理模型,采用CCD视觉传感、高速DSP芯片、USB数据传送等技术结合软件算法构成高速在线机器视觉检测系统.
关 键 词：在线检测；产品疵点；数字信号处理器；线阵CCD；USB控制器；类别共生矩阵
中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)15-3572-02
BasedonDSPOnlineDetectionSystemforProductsDefect
LIBai-yan,ZHANGJian
（SchoolofInformationEngineering,HuanghuaiUniversity,Zhumadian463000,China）
Abstract:Inordertoimprovethequalityoftheproductsbeforeleingthefactory,needhighspeedonlineinspectionfortheproductsintheproductionline,thepaperusesdetectionsystemforonlinedetectionproductsdefectbasedonmachinevision.Thelabelco-occurrencematrixalgorithmestablishtexturemodel,usingCCD(ChargeCoupledDevice),highspeedDSPchip,USBdatatranertechnologybinedawithsoftwarealgorithmicgivestherealizationmethodofhigh-speedon-linemachinevisionmeasuringsystem.
Keywords:onlinedetection,productsdefect,DSP,linearCCD,USB,labelco-occurrencematrix
随着计算机技术、电子通信技术、数字信号处理技术等硬件的发展,软件算法的不断完善,计算机视觉技术日臻成熟,使自动化检测技术趋向高精度、高效率、高可靠性,日益代替人工检测方法,大大提高了出厂产品的质量,降低了生产成本,提高了生产效率.本文根据产品纹理图像的特点,采用类别共生矩阵算法（FLCM）对产品疵点进行产品疵点检测,该算法具有计算量小,能突出细微疵点等优点.采用高速电荷耦合器件CCDTCD1206、高速DSP5409、USB控制器AN2131Q及软件算法硬件实现技术等,建成在线检测产品疵点系统.本文所建立的系统不仅在检测的准确率上有很大的提高,而且还大大地提高了检测的效率,减少了成本,这些都促进了在线自动实时检测的应用.