韩君利 李帅孝 於胜军 陈 双 孙晓帮

（1.辽沈工业集团有限公司，辽宁 沈阳 110159； 2.辽宁工业大学，辽宁 锦州 121000）

0 引言

随着智能制造在全球的发展，机器视觉技术得到了全世界人们的高度关注。机器视觉技术采用工业相机和相关软件，完成传统方法中依靠人眼与大脑来做测量和判断的工业任务，并能迅速、及时地将判断结果传递给执行机构[1]。机器视觉技术的硬件部分主要是工业相机，根据应用场合可以分为面阵相机和线阵相机，面阵相机适合对静态物体与低速运动物体进行检测，线阵相机适合对高速、连续运动的物体进行检测[2]。目前国内外知名的工业相机主要有Basler、Dalsa、AVT、大恒以及海康威视等。机器视觉技术的软件部分主要完成图像处理、特征提取、识别、分析计算以及结果判别等任务，常用的软件有LabVIEW Vision[3]、Opencv和Halcon等[4]。

目前，基于机器视觉技术进行工业产品表面检测的方法得到了广泛应用，例如文献[5]将机器视觉技术应用于汽车减振器活塞杆表面暇疵检测，文献[6]应用机器视觉技术进行半导体产品外观检测。文献[7]基于机器视觉技术开展了对药品铝塑包装检测的研究。文献[8]将机器视觉技术应用于自动化物流系统中。因此，该文将针对目前炮弹生产过程中仅依靠人体肉眼进行表面缺陷检测的不足，结合现代机器视觉技术，提出一种基于机器视觉的炮弹表面缺陷检测系统方案，提高炮弹检测效率和生产效率。

1 炮弹表面常见缺陷特征及产生原因

炮弹弹体主要由弹头、弹带以及弹尾3个部分组成，表面缺陷主要包括裂缝、锈蚀、凹痕和孔洞等，各种缺陷具体特征表现如下：1） 裂缝。……