基于脉冲耦合神经网络的弹簧卡箍缺陷检测

来源：计算机测量与控制杂志2014年第12期北京时间：

作者：朱霞,陈仁文,章飘艳

单位：南京航空航天大学 机械结构力学及控制国家重点实验室

摘要：传统的弹簧卡箍缺陷多为产后人工全检,存在漏检与缺陷率上升等现象,这不但会使成本上升、也对人力资源提出了考验。为此实现自动实时在线全检就成为急需解决的课题,设计了基于机器视觉的弹簧卡箍在线自动检测系统,该系统安装在弹簧卡箍流水线两侧,搭建特定光源,通过激光传感器外部触发工业相机对其表面进行图像捕获,送上位机进行缺陷判定与定位,最后通过RS485将判定结果送下位机来控制剔除机制。实验结果显示：该系统采用改进的脉冲神经网络(PCNN)能准确提取目标缺陷区域并对缺陷进行判定,可在0.348 s每个零件的速度下,检测出弹簧卡箍表面大于10像素的缺陷。通过对不同弹簧卡箍进行检测验证实验,证明了PCNN算法对缺陷分割的准确性和有效性。

关键词：机器视觉;缺陷检测;弹簧卡箍;脉冲耦合神经网络

基金资助：国家自然科学基金资助项目(10972102)S;博士点基金(200802870007)S;江苏省科技支撑(BE2009163)S; 淮安市科技项目(HAG2012048)S;江苏省高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)