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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ECE</journal-id><journal-title-group><journal-title>Educational Continuity and Enhancement</journal-title></journal-title-group><issn>3066-845X</issn><eissn>3066-8476</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ECE.2025150041</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>面向模制品披峰的机器视觉智能检测系统构建</title><url>https://artdesignp.com/journal/ECE/1/15/10.61369/ECE.2025150041</url><author>刘怀海,郭武,刘建平,刘旭,李宗嘉</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>1</volume><issue>15</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-12-28</published-time></date></history><abstract>针对模制品披峰检测中人工检测效率低、误差大等问题，设计了一种机器视觉智能检测系统。以金属盘毛边检测为例，详细阐述机器视觉智能检测系统设计、实现路径，旨在为模制品披峰的高效、精准检测提供方案。该系统采用先进的图像处理技术和机器学习算法，能够快速、准确地识别模制品上的披峰；精心搭建、调试硬件系统，确保系统能够稳定运行。在实际应用中，该系统展现出检测效率高、误差低等优势，有着十分广阔的前景。</abstract><keywords>模制品披峰,机器视觉,智能检测系统,金属盘毛边检测</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 白凯, 赵丽. 机器视觉技术下的纸张瑕疵智能检测系统设计与实现研究[J]. 造纸科学与技术,2024,43(09):74-77.[2]T/PEIAC 中国印刷及设备器材工业协会团体标准机器视觉单张纸平版印刷机在线智能视觉检测系统技术规范[J]. 印刷工业,2024,(05):59-74.[3] 李燕婷, 鲍文杰, 李明洪, 等. 基于线性CCD 的工业带材缺陷智能检测系统设计[J]. 物联网技术,2025,15(10):7-9+15.[4] 秦寅初, 李涛, 李旭, 等. 基于机器视觉的苹果表损智能检测系统设计[J]. 食品与机械,2024,40(06):138-142.[5] 萧泽健. 基于机器视觉的汽车产线车外灯在线智能检测系统[D]. 东莞理工学院,2024.[6] 陈伟彬. 注塑件缺陷在线智能检测系统研发与应用[D]. 东莞理工学院,2024.[7] 王光辉. 基于机器视觉的集装箱型号智能检测系统研究[D]. 华北水利水电大学,2024.[8] 付靖凯. 基于机器视觉与机械臂协同的智能产线检测系统设计与分析[D]. 沈阳理工大学,2024.[9] 高博轩. 基于机器视觉的管道缺陷智能检测方法研究[D]. 中国石油大学( 北京),2024.[10] 张燕, 李诚志. 机器视觉技术支持下的纸病智能检测系统架构设计研究[J]. 造纸科学与技术,2024,43(02):106-109.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
