聚晶金刚石复合片崩角缺陷视觉检测技术研究

陈琛; 郭桦; 李慧慧; 黄莹祥

doi:10.13873/j.1000-9787(2017)07-0053-04

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聚晶金刚石复合片崩角缺陷视觉检测技术研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 聚晶金刚石复合片崩角缺陷视觉检测技术研究
- Research on vision detecting technology of polycrystalline diamond compact edge defect
- 传感器与微系统 2017年36卷第7期页码：53-56
- 作者机构：
  
  1. 华侨大学脆性材料加工技术教育部工程研究中心
  2. 华侨大学制造工程研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家科技支撑计划资助项目（2012BAF13B04）;华侨大学研究生科研创新能力培育计划资助项目（1511403001）
- DOI：10.13873/j.1000-9787(2017)07-0053-04
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2017
- 稿件说明：
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[1]陈琛,郭桦,李慧慧,黄莹祥.聚晶金刚石复合片崩角缺陷视觉检测技术研究[J].传感器与微系统,2017,36(07):53-56.

CHEN Chen, GUO Hua, LI Hui-hui, et al. Research on vision detecting technology of polycrystalline diamond compact edge defect[J]. 2017, 36(7): 53-56.
[1]陈琛,郭桦,李慧慧,黄莹祥.聚晶金刚石复合片崩角缺陷视觉检测技术研究[J].传感器与微系统,2017,36(07):53-56. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2017)07-0053-04.

CHEN Chen, GUO Hua, LI Hui-hui, et al. Research on vision detecting technology of polycrystalline diamond compact edge defect[J]. 2017, 36(7): 53-56. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2017)07-0053-04.

摘要

针对目前国内生产聚晶金刚石复合片（PDC）的企业大多数在表面缺陷检测环节严重依赖于人工检测

存在检测效率低、主观性强等问题

提出了一种基于机器视觉的检测方法替代人工检测。将倒角边缘的崩角缺陷作为检测目标

研究崩角图像的表面特征后

提出了在硬件上使用零角度环形光源突出崩角特征

在检测方式上通过阈值分割、中值滤波进行预处理

然后利用最小二乘法拟合获取倒角圆环的圆心位置和小圆半径并建立掩码

最后通过与（AND）运算提取出崩角信息

进行识别和标记。结果显示:实现对图像中的崩角缺陷自动检测和定位

并且判断标准统一。

Abstract

Aiming at problem that most domestic enterprises which produce polycrystalline diamond compact（ PDC） rely heavily on manual detection on surface defect detection and manual detection leads to some problems such as low detection efficiency and strong subjectivity

propose a method based on machine vision to replace manual detection. Select the chamfered edge defect as the detection target

study the surface characteristics of the edge defect image

put forward using zero angle ring light source on hardware prominent edge defect characteristics

preprocess with threshold segmentation and median filtering

and then use the least squares fitting to obtain circle center position and the radius of the smaller circle of chamfer ring and build a mask. Finally

the edge defect information is extracted by AND operation

and then identify and mark. The results show that the automatic detection and positioning of the edge defect in the image are realized

and judgment criteria is unified.

关键词

Keywords

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