留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

中性笔芯无色硅油注入量检测系统研究

李志伟 郭亨长 李宏伟 任远红 周武能

李志伟, 郭亨长, 李宏伟, 任远红, 周武能. 中性笔芯无色硅油注入量检测系统研究[J]. 上海工程技术大学学报, 2022, 36(1): 16-22. doi: 10.12299/jsues.21-0207
引用本文: 李志伟, 郭亨长, 李宏伟, 任远红, 周武能. 中性笔芯无色硅油注入量检测系统研究[J]. 上海工程技术大学学报, 2022, 36(1): 16-22. doi: 10.12299/jsues.21-0207
LI Zhiwei, GUO Hengchang, LI Hongwei, REN Yuanhong, ZHOU Wuneng. Research on colorless silicone oil injection measurement system for neutral pen-refill[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2022, 36(1): 16-22. doi: 10.12299/jsues.21-0207
Citation: LI Zhiwei, GUO Hengchang, LI Hongwei, REN Yuanhong, ZHOU Wuneng. Research on colorless silicone oil injection measurement system for neutral pen-refill[J]. Journal of Shanghai University of Engineering Science, 2022, 36(1): 16-22. doi: 10.12299/jsues.21-0207

中性笔芯无色硅油注入量检测系统研究

doi: 10.12299/jsues.21-0207
基金项目: 教育部产学合作协同育人项目资助(201701014003,201802046057);东华大学研究生创新基金资助(CUSF-DH-D-2020083);上海工程技术大学大学生创业训练及创业实践项目资助(xjcy202110856011)
详细信息
    作者简介:

    李志伟(1982−),男,博士,副教授,研究方向为光电检测与图像处理. E-mail: lzw0130@126.com

  • 中图分类号: TS951.14

Research on colorless silicone oil injection measurement system for neutral pen-refill

  • 摘要:

    针对中性透明笔芯和无色硅油灰度差异小所导致的硅油注入量检测困难等问题,提出并设计一种基于机器视觉的无色硅油注入量检测方法与系统。该系统硬件部分主要包括图像采集单元和外部光源控制单元等,通过调节外部光源照射角度实现无色硅油区域灰度差异的增强;软件与算法部分运用一种灰度区域直方图算法,在搭建的人工交互界面上选取相应的感兴趣区域(ROI)及参数,实时显示长度检测结果。试验结果表明,该系统能准确检测硅油连续长度,系统的实时性及稳定性较好,准确率高,具有一定的推广应用价值。

  • 图  1  自然光照下硅油区域原始灰度图

    Figure  1.  Original grayscale image of silicone oil area under natural light

    图  2  检测系统硬件架构

    Figure  2.  Architecture diagram of detection system

    图  3  基于机器视觉的硅油长度检测算法流程图

    Figure  3.  Flow chart of silicone oil length detection algorithm based on machine vision

    图  4  不同照射角产生的对比度差异及选取的ROI

    Figure  4.  Contrast difference and selected ROI produced by different illumination angles

    图  5  原始图像灰度区域直方图

    Figure  5.  Original image gray area histogram

    图  6  不同照射角所对应的ROI区域灰度直方图

    Figure  6.  Gray histograms of the ROI region produced by different illumination angles

    图  7  设计界面上的检测结果

    Figure  7.  Test results on design interface

    表  1  混合矩阵评价指标

    Table  1.   Evaluation index of hybrid matrix

    混合矩阵检测样品
    合格数量缺陷数量
    合格数量TPFN
    缺陷数量FPTN
    下载: 导出CSV

    表  2  不同检测方法的混合矩阵

    Table  2.   Hybrid matrix of different detection methods

    产品类别本研究检测方法 人工检测方法
    合格数量缺陷数量合格数量缺陷数量
    合格数量298228317
    缺陷数量4961288
    下载: 导出CSV

    表  3  不同检测方法的真正率、真负率和准确率

    Table  3.   True rate, true negative rate and accuracy rate of different detection methods %

    不同方法真正率真负率准确率
    本研究检测方法99.3096.0098.50
    人工检测方法94.3088.0092.75
    下载: 导出CSV

    表  4  不同ROI区域宽度测量的长度值

    Table  4.   Measured length value of different ROI area width

    长度参数ROI宽度/pixel
    40353025
    测量值/pixel201203206208
    理论值/pixel210210210210
    误差/%4.303.301.900.95
    下载: 导出CSV
  • [1] KIM K, PROCTOR R W, SALVENDY G. Emotional factors and physical properties of ballpoint pens that affect user satisfaction: Implications for pen and stylus design[J] . Applied Ergonomics,2020,85:103067. doi: 10.1016/j.apergo.2020.103067
    [2] 姚鹤忠. 圆珠笔质量水平调查与评价报告(续)[J] . 中国制笔,2019(4):44 − 46. doi: 10.3969/j.issn.1001-7860.2019.04.007
    [3] ROBINSON S L, MILLER R K. Automated inspection and quality assurance[M]. Boca Raton: CRC Press, 2017.
    [4] 吴志鹏, 黄丹平, 郭康, 等. 基于机器视觉的新型光缆节距检测方法研究[J] . 激光与光电子学进展,2020,57(8):321 − 328.
    [5] CHAUDHURY A, WARD C, TALASAZ A, et al. Machine vision system for 3D plant phenotyping[J] . IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics,2019,16(6):2009 − 2022. doi: 10.1109/TCBB.2018.2824814
    [6] HOU Q L, SUN J, LYU Z Y, et al. An online tool wear detection system in dry milling based on machine vision[J] . The International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2019,105(1/2/3/4):1801 − 1810.
    [7] 尹仕斌, 任永杰, 刘涛, 等. 机器视觉技术在现代汽车制造中的应用综述[J] . 光学学报,2018,38(8):11 − 22.
    [8] 汤勃, 孔建益, 伍世虔. 机器视觉表面缺陷检测综述[J] . 中国图象图形学报,2017,22(12):1640 − 1663. doi: 10.11834/jig.160623
    [9] 艾永平, 唐巧兴, 王泽杰, 等. 基于机器视觉的割草系统青草识别研究[J] . 上海工程技术大学学报,2020,34(4):369 − 374.
    [10] 朱成德, 李志伟, 王凯, 等. 基于改进网格运动统计特征的图像匹配算法[J] . 计算机应用,2019,39(8):2396 − 2401. doi: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018122590
    [11] 张晓, 秦勃. 基于Canny算子的透明胶囊缺陷检测[J] . 计算机系统应用,2015,24(8):242 − 246. doi: 10.3969/j.issn.1003-3254.2015.08.044
    [12] CANNY J. A computational approach to edge detection[J] . IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence,1986, 8(6):679 − 698.
    [13] 关日钊, 吴磊, 徐焯基. 基于机器视觉的透明塑料件缺陷检测[J] . 装备制造技术,2018(3):167 − 171. doi: 10.3969/j.issn.1672-545X.2018.03.053
    [14] 付兴勇, 任德均, 严扎杰, 等. 基于模板匹配的透明盒缺陷检测[J] . 软件导刊,2019,18(3):187 − 190.
    [15] 许长路, 李林升, 立济伟. 基于Gamma矫正与LOG算法融合的锂电池极片缺陷检测方法[J] . 机械设计与研究,2020,36(6):105 − 109.
  • 加载中
图(7) / 表(4)
计量
  • 文章访问数:  235
  • HTML全文浏览量:  120
  • PDF下载量:  35
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2021-09-28
  • 刊出日期:  2022-09-26

目录

    /

    返回文章
    返回