Automatic Defect Detection in Spring Clamp Production via Machine Vision
المؤلفون المشاركون
Zhu, Xia
Chen, Renwen
Zhang, Yulin
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
There is an increasing demand for automatic online detection system and computer vision plays a prominent role in this growing field.
In this paper, the automatic real-time detection system of the clamps based on machine vision is designed.
It hardware is composed of a specific light source, a laser sensor, an industrial camera, a computer, and a rejecting mechanism.
The camera starts to capture an image of the clamp once triggered by the laser sensor.
The image is then sent to the computer for defective judgment and location through gigabit Ethernet (GigE), after which the result will be sent to rejecting mechanism through RS485 and the unqualified ones will be removed.
Experiments on real-world images demonstrate that the pulse coupled neural network can extract the defect region and judge defect.
It can recognize any defect greater than 10 pixels under the speed of 2.8 clamps per second.
Segmentations of various clamp images are implemented with the proposed approach and the experimental results demonstrate its reliability and validity.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhu, Xia& Chen, Renwen& Zhang, Yulin. 2014. Automatic Defect Detection in Spring Clamp Production via Machine Vision. Abstract and Applied Analysis،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1013388
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhu, Xia…[et al.]. Automatic Defect Detection in Spring Clamp Production via Machine Vision. Abstract and Applied Analysis No. 2014 (2014), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1013388
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhu, Xia& Chen, Renwen& Zhang, Yulin. Automatic Defect Detection in Spring Clamp Production via Machine Vision. Abstract and Applied Analysis. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1013388
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1013388
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر