注塑机械手控制系统一般不会对模具内产品进行质量检测，二号站平台网址 从而加重了操作工人的工作负担，本系统设计需要的基于机器视觉的产品缺陷检测算法。

注塑机械手缺陷检测是属于模式识别和图像处理的研究范畴，其关键是要求在检测出缺陷的同时又能使误判与漏判最少。其检测的难点主要有两点：(1)工件产品的运动可能导致采集的图像产生模糊，从而削弱了目标和背景之间的差别，进而给检测增加了难度;(2)工业现场环境的复杂情况也可能会使所采集到的图像的信噪比很低，二号站测速登录 甚至有可能导致图像中的目标被噪声淹没，进而阻碍了目标的顺利检测。

由于注塑机械手检测系统中只需要实现产品质量的粗略判定，所以在借鉴以上方法的基础上提出了适合本系统的产品缺陷检测的方法，其算法流程如图 3-9 所示。首先根据目标检测算法从原始图像中提取出目标，从而给目标缺陷检测过程降低难度。其次是对提取的目标图像进行预处理，然后对预处理过的图像进行阈值分割，其中阈值的选择很关键，如果选择不好就会影响到下一步的缺陷检测过程。最后通过形态学方法对二值图像进行缺陷检测。如果没有，则表明工件产品无缺陷，此时注塑机械手控制系统正常运行;如果有缺陷，则需要及时通知注塑机械手将有缺陷的产品和无缺陷的产品区分开来放到不同的区域。

注塑机械手缺陷检测算法能够及时通知机械手有缺陷和无缺陷产品，减少出错概率。