基于神经网络的零件缺陷机器视觉识别系统
来源：计算机测量与控制杂志2017年第11期北京时间：
作者：李鹤
摘要：零件缺陷检测是保证零件使用安全的重要手段。传统的零件缺陷检测法需要有操作人员参与其中，易受主观因素影响，检测的效率及精度得不到良好的保证。而采用机器视觉技术的检测法可实现实时在线的自动检测，无需人工参与，这就极大的提高了生产效率。本文以小轴承表面为研究对象，针对微小轴承的表面结构、尺寸、检测精度和缺陷特征，设计了基于BP神经网络的零件缺陷机器视觉在线自动检测系统，其采用机器视觉技术，构建了BP神经网络检测识别模型，采用进行图像特征提取的间接识别方法，对微小轴承缺陷进行实时检测。实验结果证明了人工神经网络模型的检测能力的可靠性。
关键词：缺陷检测;神经网络;机器视觉;特征提取
