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使用机器视觉实现硬币的质量检测实验报告
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2019-10-15
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1、实验目的：
实现硬币边缘缺陷的检测。借助比较成熟的图象处理技术和算法，包括亚像素精度阀值分割、几何基元的分割、轮廓特征提取、线段拟合，以Halcon软件为实验平台，编写程序代码，对采集的初始图象进行处理，检测出硬币边缘的缺陷。
2、实验准备：
形状和尺寸检测用于检测产品的几何参数来保障其在允许的公差范围。这种检测可用于生产过程中；也可以用于产品使用一段时间之后，通过检测来确认产品经磨损后是否仍然满足要求。
检测原理：
机器视觉检测系统构成如图所示，系统主要分为两大部分即图像采集部分和图像处理部分。图像采集系统一般由光源组成的照明系统、镜头、CCD摄像机等组成，而图像处理系统则通过编写软件算法实现。在一定的光照（包括可见光，红外线等各类光源）条件下，成像设备将物体成像并放大，然后由图像采集系统将数字图像信号送入计算机内，形成二维灰度矩阵（即原始图像），图像处理单元首先对采集到的原始图像进行预处理以改善图像的质量，然后通过边缘检测进行边缘定位，再进行缺陷的特征提取，最后构建分类器进行特征的识别完成对图像的分析，达到所要求的测试任务。
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