球面光学元件表面疵病视觉检测方法研究

球面光学元件由于其光学结构的影响,采用机器视觉的方法对其表面疵病进行检测时,无法将被测面都成像在一个像平面上并且在成像的过程中丢失了疵病的三维信息,造成了检测的误差。为了解决这些问题,提出了一种机器视觉与三维重构相结合的检测方法。首先,根据球面光学元件的特性设计了图像采集平台,以获得高质量的疵病图像。然后,通过图像处理算法对疵病图像进行预处理与疵病识别。最后,基于计算机视觉图像重构技术与球心投影技术,对疵病图像进行三维重构。实验表明,该方法提升了机器视觉对球面光学元件表面疵病检测的精度,可达99%,具有可行性和研究价值。     

一种眼镜镜片缺陷自动化检测系统的研究

根据光散射原理和视觉检测的方法,研究开发了一种基于机器视觉的眼镜镜片缺陷自动化检测系统,对眼镜镜片进行图像获取、简单的图像处理与分级、分拣,实现对镜片的分类。系统采用并行机构运行,利用低角度前向照明方式获得了镜片表面和内部的斑、杂质、羽毛等缺陷图像;利用归一算法进行图像处理与分级,得到不同缺陷的识别信息。实验结果表明,系统能够检测出镜片中含有的所有缺陷,每个镜片的平均检测时间控制在2 s以内,检测精度为0.038 mm。     

基于CiteSpace的内表面缺陷检测研究进展与趋势

为分析内表面缺陷检测的发展历程、趋势和研究动态，通过对WoS和CNKI数据库中该领域相关文献的检索，共搜集相关文献英文4 708篇，中文818篇，利用可视化分析软件CiteSpace对文献数据开展共现分析、聚类分析等知识图谱研究，分析内表面缺陷检测领域在国家、机构及研究人员层面的分布现状及合作情况，梳理研究热点和前沿趋势。研究发现内表面缺陷检测研究具有明显的多学科交叉属性，主要涉及分析化学、材料科学、光谱学、仪器仪表、机械工程和计算机等学科。近几年WoS数据库相关主题收录文献年增长率超过10%, CNKI年增长率超过20%,中美两国为本领域研究最为活跃的国家，两国发文量约占总发文量的40%,中国学者在无损检测、图像处理等领域的研究明显落后于国外学者，但在机器视觉和深度学习领域实现赶超。按照研究路线可将相关研究分为基于声光电热磁的检测和基于视觉成像的检测两类，其中前者包括采用不同技术手段获取光谱、超声和电磁图像并借助图像处理技术实现缺陷检测，而后者主要基于视觉图像进行缺陷识别和分类，目前已成为该领域主要的研究热点。内表面缺陷检测发展历程分为缺陷识别、缺陷分类、缺陷分析三个阶段，2000年...     

基于差分反射高光谱成像的薄层TMDC材料检测技术研究

二维过渡金属硫化物(TMDC)材料因为独特的激子效应和材料学性质,在太阳电池、光催化、传感器、柔性电子器件等领域得到广泛的应用。层数对其性质有显著的调控作用,自动检测识别所需层数的样品是其从实验室走进半导体制造工业的重要技术需求。本文结合反射高光谱成像技术与图像处理算法,发展了一种二维TMDC薄层样品的显微成像自动检测技术。基于自主搭建的反射高光谱成像系统,对制备的不同层数TMDC标准样品进行了光学对比度的系统研究,阐明了层数的差分反射光谱机理,提出了可靠的层数判定方法。基于传统边缘检测技术优化设计了一套图像处理算法,实现了TMDC样品的图像检测及层数鉴定。本文方法具有普遍性、实用性,结合自动对焦的扫描控制,能够实现大规模的自动化样品检测,这也为其他表面目标的显微识别和检测提供了新的灵感和参考。     

基于频域纹理消除的结构性纹理缺陷检测方法

针对金属加工表面等结构纹理表面图像缺陷检测问题,结构纹理的存在会对缺陷（比如划痕）检测带来干扰,该文开展在频率域中消除背景纹理的方法来进行缺陷检测的研究。首先基于傅里叶变换的图像复原技术,空间域图像中的结构性纹理对应傅里叶域中高能频率分量,使用最小二乘法直线拟合操作去除,并将这些能量设置为零,经傅里叶逆变换为空间域图像。在复原的图像中,原始图像中的结构纹理区域将变为近似的均匀灰度级,但其中缺陷部分将被保留下来。再使用统计过程控制来设置阈值的方法就能从复原图像中分离出缺陷。最后在一系列的结构性纹理图像上的实验证实了所提方法可行且有效。     

光学元件损伤在线检测图像处理技术

针对光学元件损伤图像中损伤区域的高精度检测问题,对内全反射照明下光学元件损伤图像的处理技术进行了研究。根据在线检测图像中损伤区域中心峰值的信号强度高于局部背景的信号强度这一特点,利用高斯滤波器生成待检测图像的局部信号强度比图像,实现了对损伤区域的低漏检率自动定位;根据CCD的成像原理,利用辐射标定的方法建立起损伤区域的尺寸与其在图像中总灰度的关系方程,实现了损伤区域的亚像素高精度尺寸测量。实验结果表明,与传统的光学元件损伤图像处理算法相比,本文提出的算法在保持低漏检率的同时大大提高了损伤区域的测量精度。     

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%。     

基于小波重构的木材表面缺陷检测系统研究

设计了木材加工业中木材纹理表面的检测系统,提出了一种有效的选取小波频带重建图像的纹理瑕疵检测方法。设计的检测系统由新型LED光源,明暗域结合成像光学系统,高速高分辨率线阵CCD器件等组成。应用小波基函数在较优的分解级数上对纹理图像进行分解,然后在最佳的分辨率级数上正确选取平滑图像或者细节图像来重建图像。在重建图像中均匀纹理图案被有效地移除,仅仅保留了局部瑕疵区域,小波频带选取是基于小渡系数的能量分布自动确定最佳重构参数。重构后的图像经阈值处理得到二值图像,最后运用数学形态学的方法对二值图像后处理。实验表明,该方法可用于实时在线检测木材表面的瑕疵。     

光学元件损伤在线检测图像处理技术

针对光学元件损伤图像中损伤区域的高精度检测问题,对内全反射照明下光学元件损伤图像的处理技术进行了研究。根据在线检测图像中损伤区域中心峰值的信号强度高于局部背景的信号强度这一特点,利用高斯滤波器生成待检测图像的局部信号强度比图像,实现了对损伤区域的低漏检率自动定位;根据CCD的成像原理,利用辐射标定的方法建立起损伤区域的尺寸与其在图像中总灰度的关系方程,实现了损伤区域的亚像素高精度尺寸测量。实验结果表明,与传统的光学元件损伤图像处理算法相比,本文提出的算法在保持低漏检率的同时大大提高了损伤区域的测量精度。     

基于激光扫描热成像技术的电感裂纹检测

针对铁氧体电感表面裂纹和隐含裂纹的检测,传统机器视觉方法存在裂纹成像模糊,识别率偏低等问题。提出了一种基于激光扫描热成像技术的电感器裂纹检测方法。使用热像仪捕捉样品表面的温度变化,并基于二阶微分算法进行图像合成;使用轮廓提取算法去除外围轮廓的干扰和次大值滤波均匀图像,使用边缘检测对裂纹进行提取;最后利用裂纹的面积和长宽比并结合图像的HOG特征当作输入特征,使用支持向量机进行图像识别。结果表明,对于所有的裂纹都能正确成像,裂纹识别正确率达到98.5%,其性能优于其他检测算法。     

基于机器视觉的高精密轴承在线检测

高精密轴承是一种圆柱型零件,针对圆柱型零件高曲率表面缺陷及外形尺寸不能同时进行在线检测的问题,设计并实现了基于机器视觉的在线检测系统。检测时,为了解决金属件表面反光的问题,设计了专用的光源系统和照明方式,通过光学系统和机械旋转平台的配合,圆柱型零件在旋转的过程中被光学系统成像,从而可以采集到完整的圆柱面图像;经过快速的图像处理技术,可以检测到微米级的轴承表面缺陷及外形尺寸。检测结果表明系统具有高效率、精度高、易于使用等特点,可有效解决高精密轴承表面缺陷及尺寸在线检测的问题。     

基于纹理特征的挠性印制电路板焊盘缺陷检测

纹理特征反应了物体表面微观几何形貌与颜色的波动程度。针对挠性印制电路(FPC)焊盘纹理特征的提取与检测,本文提出基于灰度与纹理梯度二维分布特征的方法建立描述纹理特征的熵统计量,该统计量能够灵敏地反映、量化焊盘金面正常或异常情况下的不同表面视觉特征,当用于缺陷检测时,可准确地识别出焊盘缺陷,检测准确率高达96.7%,50个焊盘的平均检测时间为300ms,满足在线检测的要求。     

基于相机阵列的光学组件缺陷在线检测方法

利用调焦方式可以实现焦距的连续变化从而对不同物距下的光学组件进行在线检测,但是调焦过程操作复杂且对调焦位移精度要求较高,景深内光学元件缺陷无法区分,难以实现真正意义上的在线检测。因此,本文提出了基于相机阵列的光学组件缺陷在线检测方法。首先建立了相机阵列的成像模型并给出了数字重聚焦表达式以及空间分辨率的表达式。接着利用MATLAB模拟相机阵列成像过程和数字重聚焦过程。最后进行实验验证,通过二维位移台带动相机对不同物距下的多个光学元件表面缺陷进行成像获得阵列相机图像,通过数字重聚焦算法得到不同物距下的光学元件表面缺陷分布信息。实验结果表明,基于相机阵列的光学组件缺陷在线检测技术能够同时对位于景深范围内的光学组件进行在线检测。该方法在光学元件缺陷在线检测方面有着一定的应用价值。     

一种基于红外成像的强反射金属表面缺陷视觉检测方法

根据红外成像特性及金属表面缺陷区域灰度分布变化缓慢的特点,提出了一种基于小波纹理特性统计分析的铜带表面缺陷视觉检测方法.利用CCD视觉传感器获取受检金属表面的红外影像资料,引入一阶Haar小波分解红外图像,抽取4个小波特性,然后分别使用Hotelling T2和X2多变量统计法融合4个小波特性.最后根据统计值判别图像是...     

基于滤波差分的双阈值弱划痕提取算法

高质量光学元件表面缺陷中存在一些深度较浅或者宽度较窄的划痕,在暗场成像检测中,该类划痕产生的散射光灰度值很低,甚至淹没在背景光中,很难被目视或常规机器视觉识别,造成划痕缺陷的漏检。针对该问题,以既有的疵病检测系统为基础,根据划痕灰度的等级特征,提出双阈值法分类处理划痕缺陷。在低阈值的弱划痕处理中,根据弱划痕和背景的频率特征以及空间对比度特征,设计了频域滤波及背景差分算法。通过空间域以及频率域的滤波处理,排除高频噪声以及高亮度噪声,根据几何特征等提取弱划痕图像中的复杂背景。经差分处理后,提取弱划痕并增强对比度,最后与正常灰度级划痕信息一同通过高阈值(正常阈值)进行后续划痕的特征提取,即得到所有的划痕信息,为划痕缺陷总长度计算以及最大长度的分级判定奠定基础。实验结果表明,该算法避免了过低二值化阈值引入的背景等不规则噪声,使得划痕与背景的对比度大大增强。目前该算法已经应用于惯性约束聚变系统中大口径光学表面划痕的定量检测,并且使长度计量的准确度已提升到约80%。     

全景视觉系统发展与应用

全景视觉系统具有视场范围大的特点,并且系统结构种类繁多,各有特色,已广泛应用在机器人导航、空间探测、视频监控、虚拟现实、环境感知技术等民用或军用领域;全景视觉系统由全景视觉光学成像系统、图像传感器、图像处理系统和输出图像显示等组成;文章主要从全景视觉成像角度对全景视觉系统进行分类,并详细介绍了每一类的全景成像原理、发展现状和应用情况,最后对每种类型全景视觉系统的优缺点给予分析总结。     

冷冲压阀片表面压痕精确检测方法

亮光构件表面缺陷引起的微小形状突变能够通过反射条纹的畸变凸显,因此反射条纹技术可应用于反光物体的表面质量检测。提出了一种基于反射条纹图像的冷冲压阀片表面压痕机器视觉检测方法,通过该方法提取阀片的条纹图像信息,并进行缺陷特征的自动识别。采用滤波去噪和多尺度Retinex算法等系列预处理方法提高图像质量,通过条纹中心线、子窗口像素和及投影向量等特征参量的选择降低计算的复杂度,增加计算系统的稳健性。实验结果表明:基于反射条纹图像的阀片表面压痕检测方法具有高精度、高效率等特点,实现了阀片表面细微压痕的有效识别,识别精度可达0.1mm,检测效率(单张检测目标耗时2s)可以满足阀片生产线的实际在线检测需求。     

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。     

基于星图识别的空间目标检测算法研究

从恒星背景中检测出空间目标是空间目标天基光学测量相机所要解决的关键技术难题之一。提出了一种基于星图识别的空间目标检测算法,利用背景星图的平移、旋转、比例伸缩不变性,应用星图识别原理,根据识别恒星在不同帧图像中的坐标变化估计背景运动参数,进行探测图像序列的配准,然后在配准后的图像序列中检测出空间目标。通过仿真验证,该方法对于运动恒星背景中运动小目标的检测具有比较好的效果。     

复杂背景下钢索图像的纹理分割与边界识别

 针对复杂背景下钢索图像难以准确分割的问题,提出一种基于纹理分析的钢索图像分割与边界识别方法.采用基于模糊Hough变换的纹理方向检测方法确定钢索走向,利用边缘方向密度直方图作为纹理特征,对与钢索纹理方向相应的边缘方向赋予不同权重,抑制纹理分割中背景的干扰,对钢丝绳图像进行聚类分割,采用检测平行直线的方法确定其边界,并根据算法参量对边界进行修正.在实验中,对比了边缘方向密度直方图特征与灰度共生矩阵、局部二值模式在钢索图像纹理分割中的结果与计算时间,结果表明边缘方向密度直方图特征计算速度快、受背景干扰小,分割准确率高.本文方法无须预先训练,受背景干扰小,可以准确地识别出钢索并确定其边界,能满足钢丝绳视觉检测的要求.