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内容摘要：
为了实现外观缺陷自动检测，研究了基于机器视觉技术的外观缺陷检测系统。首先针对外观缺陷图像特点，分析了采用灰度阈值及单一颜色模型分割缺陷的局限性，提出基于混合颜色模型的缺陷图像分割方法，实现了外观缺陷、准确分割;然后通过分析外观缺陷特点，分别从形状、颜色和纹理共选取了12个类别差异明显的特征参数，提取了外观缺陷特征;后选择BP神经网络作为缺陷分类器，根据经验和实验确定了神经网络结构及参数，并分析了传统BP算法在外观缺陷分类应用中的不足，通过改变收敛标准、自适应调整步长和引入动量项以优化BP算法，改善了神经网络分类效果。
在易拉罐的生产过程中，需要对产品的瑕疵及印刷质量进行检测。而易拉罐瓶盖的综合检测一直是一个难题，其中的原因在于产品的材质具有极高的反射度并且表面印制了彩案，高速影像筛选机生产，打光技术难以解决。而机器视觉技术的运用，能迅速准确的发现印刷品的各种缺陷。工业镜头基于......
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