基于区域生长法的QFP芯片引脚缺陷检测算法

为降低贴片机的废品率,提出了基于机器视觉的小型方块平面封装(quad flat package,QFP)芯片引脚缺陷检测算法,以在贴装前对芯片的引脚进行质量检测.利用区域生长法获取引脚的总数及各个引脚主体部分的形心坐标及面积.通过与实际引脚总数进行对比,判断是否存在引脚缺失的缺陷,并和实际引脚的间距、面积的设定值进行对...     

基于高斯混和模型与Blob分析的人手定位

在基于机器视觉的手势识别研究中,手势分割与定位是关键技术。本文在分析肤色的颜色特征和人手运动特性的基础上,提出了一种在视频图像序列中实现手势分割和定位的算法。首先结合肤色检测技术和基于高斯混合模型的运动目标检测技术,获得了图像序列的初始手势区域,之后利用Blob技术实现了最终手势的分割和定位。实验结果显示,该方法具有较高的分割和定位准确度。     

基于边界点方向的边界检测方法

提出了一种基于边界点方向的新的边界检测方法。由于充分利用了边界点的方向信息，该方法具有良好的总体性能，如抑制噪声能力强、边界呈单象素宽、定位精度高、运算速度快等。文中给出了实验结果及与其它方法的比较、分析。     

基于LabVIEW的线路无损检测

以机器视觉技术为背景,运用LabVIEW语言,开发了PCB板线路检测系统,主要针对印刷线路板的断路、短路、缺损和毛刺4类缺陷进行检测.实验结果证明,这一系统不仅识别结果准确,而且速度快,电路板在检测过程中不容易受损,是实现PCB检测的一种行之有效的方法.     

基于神经网络的PCB焊点检测方法

针对目前自动光学检测系统在进行焊点检测时容易出现缺陷误报和漏报,以及智能化程度不高的问题.提出了一种基于神经网络的检测方法.首先采用一种基于熵的多阈值自动图像分割方法来提取焊点;然后定义焊点图像的一系列特征,并通过实验对特征进行选择;最后建立用于焊点分类的BP神经网络.实验证明,基于神经网络的焊点图像检测方法具有较高的准确率.     

基于机器视觉的BGA芯片缺陷检测及其MATLAB实现

文章应用机器视觉技术,采集回流之前的球栅阵列(BGA)芯片图像,对图像进行预处理后,运用点分析方法对图像中各个焊球区域进行标记,通过计算获得焊球数目以及各个焊球位置、大小等特征信息,建立判断标准并依次序对这些信息进行比对,从而判断芯片合格与否,并对不合格芯片判断其缺陷类型;研究采用MATLAB完成图像预处理以及具体的检测程序编写;实验结果证明,此方法可以正确识别缺陷类型,在检测速度以及可靠性方面有很好的保证.     

一种基于机器视觉的螺纹缺陷检测方法

针对目前螺纹检测精度较低,在线检测实现较难的问题,提出了一种基于机器视觉的螺纹缺陷检测方法.通过工业CMOS相机在线采集螺纹零件图像,经图像预处理、二值化后,进行螺纹的边缘提取及缺陷检测等.该算法由Matlab编程实现.实验结果表明,该螺纹缺陷检测方法能有效识别无螺纹、少螺纹、螺距不规则等外观缺陷,且一个螺纹的检测时间在300ms以内,满足检测要求.     

基于机器视觉的螺纹参数检测

依靠机器视觉技术,对螺纹检测的图形处理技术进行了研究,提出了螺纹多参数的检测方法。介绍了图像处理技术中的预处理、边缘轮廓提取、参数标定等技术,并研制了相应的检测软件。实验结果表明该软件能对螺纹进行实时、高速的检测。     

基于PP-YOLO深度学习模型的赣南脐橙目标检测方法

果实检测在研究脐橙采摘机械化发展中有着重要作用,然而不良天气条件将对目标果实的检测和识别产生不利影响。针对雾天和雨天情形下脐橙果实图像模糊、噪声复杂,检测速度较慢和准确率较低的问题,通过采用单阶段目标检测网络PP-YOLO来研究不良天气条件下赣南脐橙果实的识别。通过主干网络ResNet提取特征并结合FPN（特征金字塔网络）进行特征融合实现多尺度检测,且基本实现端到端检测。实验结果表明,所提出的PP-YOLO检测模型可实现雾天和雨天情况下赣南脐橙检测任务,mAP分别为89.06%和91.01%,识别效率分别可达到75.30 fps和75.44 fps,可以尝试在脐橙采摘机器人的研制中加以应用。     

基于机器视觉的汽车纵梁工艺孔在线检测方法

提出了汽车车架大梁工艺孔的在线检测方法,通过机器视觉技术检测方法来实现,由CDD摄像机采集到的多幅图画进行处理和分析.最终完成了对汽车大梁工艺孔的自动检测.应用机器视觉技术实现了载重汽车车架纵梁装配孔加工质量的在线检测,所研究开发的检测系统样机具有较高的检测精度.     

主动型边界检测：理论与方法的研究

针对目前图象边界检测中存在的难点，本文系统阐述了主动型边界检测的思想，试图将边检测由传统的信号处理的过程转化为信息的能动提取过程，并介绍了在这一思想指导下进行的一些初步研究。     

基于Gabor滤波器的光纤缺陷检测方法

为了评估工业产品的结构安全性,严格控制产品质量,该文从光纤工业生产的角度出发,结合机器视觉在缺陷检测方面的应用,提出了一种基于Gabor滤波器的光纤缺陷检测系统.使用一组包含中值滤波和Gabor滤波的滤波器来消除背景纹理的影响,增强缺陷特征;将滤波后的图像分成大小相同的小块,根据每个子块包含的缺陷特征的数量,将这些子块...     

图像处理耦合机器视觉的芯片表面缺陷检测研究与应用

微电子工业中芯片表面外观检查需求已广泛存在,而人眼检测已愈来愈不能对应当前自动化、数字化的要求.当前已有图像处理技术应用在电子芯片外观检查上,但往往没有整套的系统,只是针对某个问题提出算法或解决方法.对此,提出了一个图像处理耦合机器视觉的芯片表面缺陷检查系统,并在软件硬件上集成实现.首先设计并搭建光源取像平台;然后基于轮廓定位芯片ROI区域,识别各种缺陷.最后,引入IO卡控制传动伺服、读码器记录芯片ID、基于Socket通信完成电算统计,从而完善整个系统.对比实验结果显示:与人工检测方法相比,所提方案具备更高的效率和精度.     

烟条检测系统设计关键技术分析

本文对于应用于烟草行业烟条包装过程中大条外观质量检测的烟条检测系统进行分析。在分析机器视觉在工业生产中应用基础上,对于设计烟条检测系统结构关键技术进行分析,包括各个部件的选择设计。     

可扩展梯度直方图人体检测算法研究与实现

人体检测已经成为机器视觉研究的一个热门课题,针对以梯度直方图作为人体特征描述的人体检测算法存在密集人群检测率较低这一问题.本文根据人体特征差异性,提出一种可扩展梯度直方图人体检测算法,使用非统一的区域方式提取图片梯度直方图描述算子,有效改善传统梯度直方图算法在密集人群检测中漏检率过高的情况.     

机器视觉玻壳缺陷检测方法的研究

研究了利用机器视觉检测技术识别玻壳缺陷的方法.针对玻壳图像中缺陷的特征,采用Kirsch梯度算子法对图像进行处理,取得了理想的效果,可识别出玻壳缺陷.     

基于机器视觉的钢板表面缺陷在线实时检测系统

钢板表面缺陷将对钢的耐磨性、抗腐蚀性等带来一定的影响,本文提出一种基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统。设计了光学成像子系统、图像实时采集子系统、图像准实时处理子系统及缺陷分类子系统。采用模块化设计方便系统在硬件和软件上的扩展,最后采用多分类器集成方法对图像缺陷进行自动分类识别。     

基于机器视觉的胶囊缺陷检测装置设计

针对单一角度采集的图像检测样本存在的高误检率、错误率等问题,文章提出一种特殊的打光方案及相机安装方案,实现对胶囊360°全方位的缺陷检测,利用彩色相机填补了胶囊异色点、黑点,印字、小切口以及混批等缺陷不能检测的空白。在胶囊有序传送的前提下,提出"隔组间排"原理,以更多时间和空间使电磁铁伸缩杆完成踢废动作,平衡"传送效率""检测效率""踢废效率"三者之间的矛盾,提高设备的处理能力,实现胶囊的缺陷检测。     

基于机器视觉的气门摇臂安装检测系统设计

气门摇臂安装是汽车发动机生产工艺流程中一道重要的工序,摇臂安装是否到位、摇臂是否缺失以及气缸垫的有无检测主要通过人工完成,存在不稳定、高报错率和低速率等问题,需要利用机器视觉技术,开发摇臂安装视觉检测系统。根据具体的测试要求进行光学设备选型,利用“Visionpro”视觉开发软件设计气门摇臂安装检测程序。实际使用结果表明,该系统测量的精度在0．057mm以内,安装位置检测满足实际应用需求。     

基于机器视觉的硅片检测分类系统设计

等离子体增强化学气相沉积是太阳能硅片生产工艺流程中一道重要的工序。硅片经过该工序后的表面破损检测和减反膜颜色的检测主要通过人工完成,存在不稳定、高碎片率和低速率等问题,需要利用机器视觉技术,开发硅片视觉检测系统。文中根据具体的测试要求完成光学设备选型,利用“Visionpro”视觉开发软件设计硅片破损检测与颜色检测程序。实际使用结果表明,该系统破损测量的精度在0．2mm以内,图像颜色检测满足实际应用需求。