基于线结构光扫描的烟支表面缺陷检测方法研究OA北大核心CSTPCD

在烟支表面缺陷检测时,为解决传统二维图像方法无法获得深度信息的问题,提出一种基于线结构光传感器旋转扫描的检测方法。烟支在两同向辊轮的旋转带动下实现自转,通过线结构光视觉传感器获取物体轴向轮廓线,使用随机采样一致性拟合轮廓线,通过计算原始点到拟合轮廓的距离判断缺陷点。选取某品牌烟支在检测过程中得到的原始数据,其中多组样本的Kappa值均达到0.97,重复性达到99.3%。研究为烟支缺陷检测提供参考。