黑片作为电机内部一个重要的元器件,在工业生产中如何提高其产品检测效率,成为一项重要研究内容。然而黑片在生产线上投放时,不可能是完全按照正确的位置放置在传输线上,为了后续更高层次的处理,很有必要对黑片图像进行定位,把位置错误的黑片移动到正确的位置。位置错误表现为很多种情况,主要为水平位置不正确和角度不正确。图像的直线检测算法可以检测黑片“两侧”直线段,通过直线的斜率确定方向和旋转角度,圆弧检测识别算法可以检测圆弧的圆心,将水平位置不正确的黑片平移到正确的位置。针对黑片缺陷检测的定位技术,本文进行了比较深入的研究,主要分为以下五个部分内容:第一,直线定位识别算法的研究。在直线的定位中主要研究使用较为广泛的Hough变换直线识别算法,Hough变换对随机噪声和部分遮盖现象不敏感,具有较强的抗干扰能力,允许待检测的边界曲线不连续。第二,圆弧的定位识别算法的研究。通过研究经典的Hough变换圆检测算法和随机Hough变换算法,分析两种算法的优点和不足。第三,将黑片图像移动到标准的位置。通过直线定位识别算法确定图像旋转的角度,再通过圆弧的定位识别算法计算圆心确定图像的平移量第四,改进的算法。针对上述Hough变换算法的不足,设计出改进的快速随机Hough变换算法和改进的四点随机Hough变换算法。第五,对黑片是否有缺陷进行初步的判断识别。Hough变换直线检测算法计算圆弧的圆心角;通过改进的快速随机Hough变换算法和改进的四点随机Hough变换算法的结果,初步判断圆弧是否有缺陷。