基于机器视觉的石材生产质量检测技术 .pdfVIP

基于机器视觉的石材生产质量检测技术

一、前言

随着现代工业的发展，石材作为一种重要的建筑材料，应用越

来越广泛。然而，由于其在生产过程中受到的影响因素较多，因

此需要对其进行质量检测。传统的石材生产质量检测方法主要依

赖于人工检测，效率低且易产生误判。化繁为简，在生产中采用

机器视觉进行石材质量检测已是越来越实用的选择。

二、机器视觉技术

1.机器视觉概述

机器视觉是指利用计算机和相关硬件设备实现图像处理以及模

式识别的过程。该技术借助计算机的处理能力和图形图像学的理

论，通过对图像信号进行处理、分析，从而获取图像中所涉及的

信息。目前，机器视觉技术的应用已非常广泛，包括人脸识别、

智能驾驶、工业自动化等领域。

2.机器视觉在石材生产中的应用

在石材生产中，机器视觉技术主要用于石材的质量检测。它的

流程通常包括图像采集、图像处理、特征提取和分类识别等步骤。

其中，图像采集是整个过程的基础，而图像处理则是根据实际情

况对采集到的图像进行处理，例如滤波、增强和去噪等操作。接

下来，通过特征提取，机器视觉系统可以从图像中提取出待检测

石材的特征，包括大小、角度、形状等。最后，分类识别是整个

过程的关键，机器视觉系统会根据之前提取的特征，判断石材是

否合格，并进行分类。

三、石材生产质量检测技术

1.石材生产中的质量检测

石材生产过程中的质量检测主要针对石材的厚度、平整度、表

面质量和裂缝等方面进行检测。目前，传统的石材生产质量检测

主要采用人工检测的方法，但这种方法存在许多问题。例如，人

力成本高，限制了产量；同时，人工检测易出现漏检、误判等问

题，降低了质量和生产效率。

2.基于机器视觉的石材生产质量检测技术

基于机器视觉的石材生产质量检测技术是一个高效而准确的解

决方案，克服了传统石材生产质量检测的缺陷。具体方法包括：

首先，利用高速工业相机进行图像采集；然后，对采集的图像进

行预处理，包括去噪、增强、平滑等处理；接下来，通过图像分

割技术进行石材的分割、切割和标记；最后，利用分类器或神经

网络进行石材的分类识别。

3.算法应用

目前，常用的算法包括模板匹配、特征提取和神经网络等。其

中，模板匹配是一种基于像素级别的匹配方法，它通过在模板和

目标图像中进行像素级别比较，得出相似度，并确定目标位置。

特征提取是一种基于物体级别的检测方法，它通过提取目标图像

中的特征，如边缘、纹理等，进行分类处理。而神经网络则是基

于大量的数据训练而成的人工智能，它能识别和分析大量的复杂

信息，在石材质量检测领域具有广阔的应用前景。

四、石材生产质量检测技术应用现状

目前，在国内外石材生产质量检测领域，应用基于机器视觉的

技术已取得了较高的成果。例如，西安建筑科技大学研制出了一

种针对大理石石材的表面缺陷检测系统，能够对白色大理石石材

进行自动分割和检测。另外，欧洲的石材生产企业也广泛应用机

器视觉技术实现石材的质量检测和自动分类，提高了生产的效率

和质量。

五、总结

随着机器视觉技术的不断进步，基于机器视觉的石材质量检测

技术将成为石材行业的主流应用之一。相对于传统质量检测方法，

它具有快速、精确、高效的优势，能够大大提高生产效率和产品

质量。但同时，也需要针对具体产品和场景进行针对性的应用，

不断优化技术流程和算法应用，才能更好地满足实际工业生产的

需求。