基于条纹调制的透明物体表面缺陷检测方法

针对透明物体后表面的寄生反射对单视角下表面缺陷光学检测的干扰问题，提出了基于条纹调制的透明物体表面缺陷检测方法，以消除后表面的寄生反射。为分析透明物体对入射光通量的影响，建立了基于条纹投影的透明物体光学成像模型。该模型揭示了透明物体双表面的形貌变化可以由双形貌参数来表征，且双参数共同构成余弦分布的平均强度和对比强度。提出了一种多频时域迭代策略以估计表面的双形貌参数，通过投影多频条纹序列到待测透明物体表面，并通过数值拟合投影条纹频率和调制强度之间的余弦分布，从振幅中提取表面的双形貌参数。实验结果证明所提出的检测方法能够在消除后表面寄生反射干扰的同时准确识别和定位出透明物体的表面缺陷。     

基于分布式激光超声的带筋构件R区缺陷检测方法

针对带筋构件R区多类型缺陷的快速检测和精确识别等难题，提出基于分布式激光超声的带筋构件R区缺陷检测和分类识别方法。通过建立有限元模型研究了激光超声在带筋构件中的传播规律及其与R区表面裂纹、近表面气孔等缺陷的相互作用机理，进而设计制作了含典型人工缺陷的6061铝合金带筋构件试样，开展激光超声检测实验。实验获得的缺陷时域信号与B-scan特征图像及仿真结果一致，基于反射与衍射原理实现了对带筋构件R区缺陷定位与定量检测，从而验证了所提分布式激光超声检测方法的可行性，为带筋构件制造缺陷的快速检测和分类识别提供了新思路。     

一种平板玻璃缺陷在线检测系统的研究

根据光干涉的原理和视觉检测方法,研究开发了基于机器视觉的玻璃缺陷检测系统。针对实际的目标图像,通过对其进行图像获取、图像预处理、图像分割、特征提取和区域参数计算研究,从而获得玻璃表面锡点、气泡、玻筋等缺陷图像的识别信息。实验表明,该算法简单,速度快,系统抗干扰能力强。系统处理周期最大不超过400 m s,能检测出最小0.3 mm的缺陷。     

基于多尺度数学形态学的连铸坯缺陷边缘检测方法

连铸坯的缺陷会对轧制工艺产生影响,通过对连铸坯表面图像特征进行分析,提出了一种基于多尺度数学形态学的连铸坯表面缺陷检测方法。该缺陷检测方法能够有效去除噪声,并对水痕、氧化铁皮、渣痕等伪特征具有较好的抑制作用。实验结果表明,与Sobel方法、Prewitt方法、Canny方法、Laplacian方法等边缘检测方法相比较,该方法对缺陷边缘提取完整、平滑、定位准确,识别准确率达96.37%。     

自动光学(视觉)检测技术及其在缺陷检测中的应用综述

以智能制造业表面缺陷在线自动检测为应用背景,系统地综述了自动光学(视觉)检测(以下统称自动光学检测,AOI)技术。内容涉及AOI技术的基本原理、光学成像方法、系统集成关键技术、图像处理与缺陷分类方法等。对AOI系统集成中的关键技术,如视觉照明技术、大视场高速成像技术、分布式高速图像处理技术、精密传输和定位技术和网络化控制技术等进行了概述;对表面缺陷AOI主要光学成像方法的基本光学原理、功能和应用场合进行了总结;对表面缺陷检测中的图像处理、缺陷几何特征定义、特征识别与分类算法进行了系统阐述,重点介绍了周期纹理表面缺陷图像中的纹理背景去除方法,复杂和随机纹理表面缺陷的深度学习检测、识别与分类方法。     

基于双目光栅重建和纹理映射的缺陷三维测量方法

针对工业检测中对表面缺陷的高精度检测和定位需求,提出了一种缺陷特征重建方法。通过在基于双目光栅投影的三维重构系统上附加纹理相机,实现对于重构点云模型的纹理映射,并结合纹理相机图像中提取到的特征区域,完成表面特征的三维重构。针对待测物体需要进行多视角重建的情况,引入精密转台,利用旋转轴标定方法获取不同旋转位置下纹理图像与点云数据的映射关系,并利用基于距离判据的判断方法实现了对遮挡部分点云的剔除。采用四象限临近点搜索和基于距离加权平均的线性插值方法对纹理图像中像素坐标进行三维测量。实验完成了对于图像中标注缺陷轮廓内像素点的重建,实现了对于表面特征的精确尺寸计算和定位,通过对重建的缺陷尺寸和位置进行计算并与影像测量仪测得结果进行对比,可得本文方案对缺陷三维尺寸和位置的测量误差不超过0.2 mm,且能更准确地计算缺陷面积。     

一种基于自动多次曝光面结构光的形貌测量方法

为解决视觉测量中重建强反射表面时遇到的过度曝光或曝光不足的问题,提出了一种基于自动多次曝光的面结构光测量方法。该方法的核心是根据基准点像素值随曝光时间的变化计算相机响应曲线。利用相机响应曲线和不同曝光时间下的图像计算出当前场景测量所需的曝光次数和曝光时间。将具有不同曝光时间的图像序列融合成新的条纹图像序列进行重建。实验结果表明:所提方法能够准确计算每次曝光的时间,克服了强反射表面引起的条纹图像饱和或过暗的问题,能够实现高动态范围表面反射率物体的三维形貌光学非接触测量。     

基于条纹反射的光学表面疵病检测法

提出一种基于条纹反射的光学表面疵病检测方法,检测系统由液晶显示屏、CCD相机和计算机组成.检测时在显示屏上分别显示水平和垂直两个方向正交的正弦性条纹,用CCD相机记录经被测表面反射的正弦条纹像,通过相移技术得到两个方向正交的相位分布和对比度分布,通过对比度分布确定被测表面的疵病位置.被测面表面面形相关信息包含在相位分布中,其表面疵病细节信息包含在局部微观相位分布之中.对相位分布进行多项式拟合后相减得到疵病引起的微观相位分布,计算得到表面疵病的梯度分布,积分得其高度分布.实验验证了该方法的可行性.     

变光照环境下皮带撕裂视觉检测方法研究

针对变光照环境下给皮带撕裂视觉检测过程造成的识别干扰,提出了一种基于洛伦兹信息测度(Lorentz Information Measure,LIM)分块的改进Ostu分割算法的结构光视觉检测方法。首先将红色线性激光投射到皮带表面,通过CCD相机捕获高对比度图像;然后利用LIM方法将ROI(Region of Interesting)区域根据其水平方向光照强度分块,并逐块通过线性加权Ostu算法进行图像分割,进而合并出整幅图像的激光条纹;最后提取激光条纹中心线,并对其信息特征进行分析比较,判断皮带是否发生撕裂。通过现场在皮带机上进行试验,在轻度和重度污染环境下,892张样本的正确检测率为95.72%,平均单张样本检测时间为89ms,检测精度和速度满足实用要求。     

SUSAN算子在微小轴承表面缺陷图像分割中的应用

采用计算机视觉识别技术对微小轴承端盖上的缺陷进行了自动识别。运用现代控制理论、图像采集与处理技术、软件编程技术,针对缺陷的位置、面积和深度所具有的随机性,设计了一套适合于检测微小轴承表面缺陷的系统。该系统可以采集到高质量的图像信息。利用SUSAN算子实现了对图像的分割和微小轴承表面缺陷的快速检测。实验结果表明,该方法的识别率可达到96%,并具有方法简单、定位准确、抗噪能力强、计算速度快、实时性好等优点。     

焊缝超声相控阵检测数据深度学习降噪方法

超声相控阵检测技术在焊缝检测中具有广泛的应用.超声相控阵检测技术检测信号中常混入噪声导致检测成像时难以分辨真实的缺陷特征.这些噪声主要为无关的反射信号和局部相关的结构噪声,传统的超声图像降噪方法难以有效滤除这些噪声,且存在计算效率低、参数优化复杂等问题.该文提出了一种基于深度学习的焊缝超声相控阵检测技术检测S扫图像的降...     

透射和反射高光谱成像的马铃薯损伤检测比较研究

针对马铃薯损伤部位随机放置会影响检测精度的问题,提出从正对相机、背对相机及侧对相机三个方向,应用透射和反射高光谱成像技术采集马铃薯图像,进行透射和反射高光谱成像的马铃薯损伤检测比较研究。对透射和反射高光谱图像进行独立成分(IC)分析和特征提取,利用所得特征对反射图像进行二次IC分析,对透射和反射光谱进行变量选择,最终分别建立基于反射图像、反射光谱、透射光谱的马铃薯损伤定性识别模型;对识别准确率高的模型做进一步优化,采用子窗口排列分析(SPA)算法对透射光谱的特征做二次选择得到3个光谱变量,并建立任意放置的马铃薯损伤识别最优模型。试验结果表明,基于反射图像、反射光谱建立的模型识别准确率较低,其中基于反射图像的马铃薯碰伤,侧对相机识别准确率最低为43.10%;基于透射光谱信息建立的模型识别准确率较高,损伤部位正对、背对相机的识别准确率均为100%,侧对相机为99.53%;马铃薯损伤识别最优模型对任意放置的损伤识别准确率为97.39%。应用透射高光谱成像技术可以检测任意放置方向下的马铃薯损伤,该研究可为马铃薯综合品质的在线检测提供技术支持。     

基于过焦扫描光学显微镜的光学元件亚表面缺陷检测方法

微/纳米尺度亚表面缺陷会降低光学元件等透明样品的物理特性,严重影响光学及半导体领域加工制造技术的发展。为了快速、无损检测透明样品亚表面缺陷,本文针对光学元件亚表面内微米量级缺陷的检测需求,提出了一种基于过焦扫描光学显微镜（TSOM）的检测方法。利用可见光光源显微镜和精密位移台,沿光轴对亚表面缺陷进行扫描,得到亚表面缺陷的一系列光学图像。将采集到的图像按照空间位置进行堆叠,生成TSOM图像。通过获得所测特征的最大灰度值来获得亚表面缺陷的定位信息。提出方法对2000μm深亚表面缺陷的定位相对标准差达到0.12%。该研究为透明样品亚表面缺陷检测及其深度定位提供了一种新方法。     

金属发动机叶片微小缺陷超分辨图像重建方法

针对金属发动机叶片细微缺陷边界对比度低、描述符不足等造成的检测困难问题,提出一种基于超分辨图像重建技术实现微小缺陷强化的方法。首先,为弥补固定分辨率常规图像量化能力不足的短板,设计基于光度立体的图像重建方法,在图像量化层面实现了叶片表面高对比度法向贴图重建;然后,针对微小缺陷采样描述符不足的问题,通过真实叶片图像来构建多角度、多姿态的数据集,采用基于像素损失的Charbonnier损失来改进超分模型的损失函数,从而实现图像的高分辨率重建,强化采样分辨率,最终实现量化以及采集两个层面的微小缺陷超分辨增强;最后,使用传统的Canny算子识别叶片表面缺陷边界。实验结果表明,所提方法可以免疫二维歧义性,相较于传统方法,最高可提升金属叶片表面微小缺陷检出率达24.3%。     

基于图像边缘信息和Fisher准则的钢板表面缺陷分割研究

针对钢板表面缺陷图像信噪比低、缺陷目标小且形态差别大等特点,提出了一种基于边缘信息和Fisher准则相结合的图像分割方法。该方法首先采用梯度算子检测出缺陷图像的边缘,并对边缘检测所得的梯度图进行灰度拉伸,提高梯度图的对比度;然后利用Fisher准则寻找最佳阈值,分割出缺陷;最后运用数学形态学滤除噪声,实现了缺陷的自动分割和定位。实验证明,该方法不仅能够识别出弱小的缺陷,而且实现了在线实时检测。     

基于双二次微分的联合变换相关识别

提出一种提高联合相关识别的有效方法，该方法通过对识别图像和联合变换功率谱分别进行二次微分，抽取识别图像的特征信息，增强联合变换功率谱中调制条纹的对比度和调制条纹的结构，有效地提高了联合变换相关器的相关输出；在此基础上，构造了基于双二次微分的１ｆ实时光电联合相关识别系统，实验结果表明：该方法较二元联合变换相关，提高了图像相关识别能力     

基于物体像的干涉条纹图像中散斑噪声的识别方法

散斑噪声是激光干涉时的普遍现象,其覆盖被测表面对应区域的形状信息,造成测量误差。针对斜入式激光干涉测量中散斑噪声的特点,提出一种基于物体像的散斑噪声的识别方法。该方法通过统计物体像中有效测量区域和背景区域内灰度分布的特点,自动计算出判定散斑噪声的上下阈值。基于物体像与干涉条纹图像间微米级的映射关系,得到干涉条纹图像中散斑噪声的位置。设计了相关实验,对干涉条纹图像中识别出的散斑噪声区域进行修补,消除了包裹相位图中一个条纹周期内相邻像素点间大于π的相位突变。     

基于自适应条纹投影的彩色物体三维形貌测量

针对三维形貌测量技术中彩色物体表面反射率的非均匀性影响测量结果的问题,提出一种基于自适应条纹投影的三维形貌测量技术,该方法可避免彩色物体表面反射率非均匀的影响,提高系统的测量精度。彩色相机采集RGB光强图像,并根据物体表面颜色的反射特性计算每个像素点的最优投射光强和颜色;采集水平和垂直的正弦条纹序列,利用计算所得绝对相位值将相机图像坐标系中每一个像素点的最优投射光强和颜色映射到投影仪像素坐标系;投射自适应条纹序列进而测量彩色物体的三维形貌。实验结果表明,该方法能够有效测量彩色物体三维形貌,具有很高的测量精度。     

四波混频实时光学检测

分析了利用掺铁铌酸锂晶体作介质的简并四波混频及其在干涉计量术中应用的原理,描述了被测透明样品的表面各光波及其干涉形成的透射条纹及反射条纹,利用光折变晶体的介电驰豫特性,求得透射条纹和反射条纹的对比度随时间变化的公式及各参数的相互关系。对由透射条纹及反射条纹计算被测透明物体样品折射率和厚度不均匀性的方法作了数学分析,提出一种新型四波混频实时测量透明物体的光学不均匀性的方法和实验光路,对相关参数对测量过程及测量结果的影响作了探讨,得到了平板玻璃样品的干涉条纹图像,计算出实验结果。     

曲面光学元件表面微缺陷透射式偏振检测

国内外近些年来,对于光学元件表面缺陷的检测技术越来越重视。由于光学元件表面质量的好坏会直接影响到光学系统的性能。文章主要针对曲面光学元件中球面和柱面光学元件表面微缺陷的检测问题,提出了一种基于光偏振特性的检测方法。利用光学元件表面缺陷与无缺陷区域之间透射光偏振态的差异,提高整幅图像中缺陷的对比度。首先基于光的偏振理论,利用偏振片获得偏振照明光,并采用共焦照明的方式获得同时对焦的曲面光学元件缺陷图像。其后,利用计算机对缺陷图像进行处理。结果表明采用光的偏振特性对曲面光学元件表面微缺陷的检测,能够获得高对比度、高分辨率的缺陷特征。此方法很好的提高了曲面光学元件表面微缺陷的检测准确度和检测效率,结果表明缺陷的检测准确率达到了95%。