控制在钢铁生产中的意义日趋---，带钢的表面缺陷是影响其的重要因素，进行带钢表面缺陷检测对于提高其具有非常重要的作用。传统的人工检测的方法已不能满足需求，因此研究和开发带钢表面缺陷自动检测系统已经成为钢铁企业的共识。 本文研究了基于机器视觉的带钢表面缺陷检测技术和分类技术，全检机电话，提出带钢表面缺陷检测系统的总体方案，对系统的硬件结构和软件结构进行介绍，闵行区全检机，着重讨论系统的图像滤波方法、图像分割方法、特征选择与提取方法和缺陷分类方法，主要研究内容如下: 根据带钢表面缺陷检测系统的技术要求，提出系统的总体方案。系统采用基于局域网的c/s系统结构，主要由图像采集、图像预处理、特征选择与提取、图像识别四个部分组成。
分析了各种常用的边缘检---子的优缺点，通过对各种算法处理后的图像进行分析和比较后，采用了robert算子作为本系统图像的边缘检---子，全检机生产，---了检测结果的实用性和快速性。后提取了滚子表面图像中的缺陷特征参数，并计算出缺陷的单个面积和全部缺陷面积，为滚子分级提供了信息。为滚子分级提供了信息。为滚子分级提供了信息。
二维机器人视觉导向
可以与各类3轴、4轴、5轴、6轴工业机器人接口，识别物件的2维位姿x， y， rz(沿z轴旋转角)，并将数据传给机器人。
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三维机器人视觉导向
可以与任一款6轴工业机器人（abb， fanuc， motoman等）接口，识别物件的3维位姿x、y、z 以及rx， ry， rz等旋转角度，并将数据传给机器人。
基本配置：计算机，ieee1394 卡，1394 cmos相机，工业光源，标定标准板，bx-300r视觉软件
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