随着国内人们对产品质量的要求越拉越高，很多企业纺织制造行业都开始使用缺陷检测系统进行检测，纱布作为医疗行业中常用的材料，通常医用纱布表面缺陷检测过程中都是采用人工检测，这也导致时常会出现检测不精准的情况。那么，医用纱布表面缺陷检测系统的检测原理是什么呢？
医用纱布表面缺陷检测原理介绍
当我们在进行医用纱布表面缺陷检测时，我们在生产线上通过架设CCD工业相机来拍摄图像信息，然后将信息传输到计算机图像处理系统。经过MVI图像软件算法的处理与分割，瑕疵产品成像图片与正常产品成像图片存在明显的灰阶差异，并且多种滤波技术被有效地应用以消除噪声对图像的影响。通过图像预处理，图像质量显着提高，图像预处理为医用纱布的跟踪表面缺陷检测提供了良好的基础。
由于制造过程中医用纱布所处的实际工作环境，纱布通常处于高速运动状态，导致图像模糊。为了保证边缘检测和分割的连续性，通过基于数学形态学的图像分割的特殊方法提取完整的缺陷目标图像，并且划分表面缺陷的特征，例如孔，缺失端，断纬等。
医用纱布表面缺陷检测的形态特征参数提取图像并分析图像的特征参数。提取纱布表面缺陷图像的形态特征，并对孔洞，缺失端，断针等形态特征进行分类，通过模式识别中的统计模式识别方法实现纱布表面缺陷的图像识别。
以上内容就是国辰机器人为大家介绍的，希望能够帮助到大家，此外，与人工检测相比，医用纱布表面缺陷检测系统可以有效降低人工因素对检测结果的影响，帮助企业提升工作效率，同时也能够对纱布制造工艺质量进行保驾护航，这才是体现缺陷检测的重要意义。