基于机器视觉的零部件表面缺陷检测方法研究

针对零部件表面缺陷检测精度问题,提出一种基于机器视觉的零部件表面缺陷检测方法。传统的利用机器视觉对零部件表面缺陷检测方法中,由于零部件表面的光学反射特性,因此无法对零部件表面缺陷进行高精度的检测。提出的基于机器视觉的零部件表面缺陷检测方法引进了差影法检测模型,根据部件表面特征,利用分段线性灰度算法对部件表面细小的缺陷进行区域检测,并且结合了灰度共生矩阵的换算熵作为判定的依据,最终建立的缺陷检测模型是利用矩阵方位度和相似度之比进行高精度的检测。为了验证设计的基于机器视觉的零部件表面缺陷检测方法的有效性,通过仿真试验证明了该设计方法,结果表明该方法能够有效地解决零部件表面缺陷检测的精度问题。     

光学方法检测滚珠轴承缺陷

有缺陷的轴承会给机器带来致命的损伤。以往检测滚珠轴承都用视频图像法，但是由于滚珠表面不是平面又有反射，检测和算法都存在困难。澳大利亚科学家利用光学显微镜和一个环形光源检测滚珠轴承表面，该技术可以简单方便地发现其缺陷、裂纹和波状纹。     

基于深度学习的混凝土表面缺陷检测方法

运用深度学习对物体表面缺陷进行检测已经成为了一种越来越受关注的自动化检测方法。针对混凝土表面缺陷,我们设计了一种两段式的学习网络。第一部分是从原始图像的各层特征图中逐像素的学习特征以完成对图像的像素分割,并进行上采样还原至原图像大小。第二部分是对图像中是否存在缺陷做出判断。实验结果表明,该方法分割准确率高,鲁棒性强,适合于混凝土表面缺陷检测。     

TFT-LCD表面缺陷检测方法综述

对TFT-LCD表面缺陷的检测方法做了综述.首先介绍了TFT-LCD表面缺陷的种类,分析了缺陷的特点和成因,然后介绍了缺陷检测方法:图像识别法和图像处理法.在图像识别法中,详细分析了缺陷图像降维、缺陷特征提取和分类器设计等关键技术.在图像处理法中,探讨了边界模糊缺陷分割法、差影法和滤波法.最后归纳总结了各种检测方法的优点和不足,并指出了TFT-LCD表面缺陷检测的未来研究方向.     

基于HALCON的刹车片尺寸和表面缺陷检测系统

针对刹车片尺寸和表面缺陷人工检测效率低下的问题,文中提出了一种基于机器视觉软件HALCON的检测系统。该系统充分利用了刹车片的形态学和灰度值特征,运用边缘提取和局部阈值分割算法,定位出刹车片外边缘,最终计算出刹车片尺寸,并标记出缺陷位置。通过对200张图像样本进行测试,检测系统将尺寸误差控制在0.47%,刹车片缺陷检查的误判率为1%。该系统运行高效稳定,满足了实际需求。     

缺陷汽车玻璃检测方法

汽车玻璃生产过程中会造成断裂、划痕、漏点等表面缺陷,本文结合机器视觉与深度学习提出了自动识别缺陷玻璃的方法.首先,利用玻璃前景、背景人工合成缺陷样本解决负样本不足的问题;将玻璃缺陷细分为多个类别,同时对样本进行分类;将玻璃图片进行频域处理过滤背景噪音,再将其与玻璃灰度化后图片进行合成作为分类网络的输入;构造以Alexn...     

检测零件表面缺陷的磁粉探伤法

零件表面缺陷会随着使用年限的增加而迅速延伸和扩展，以至断裂。磁粉探伤则对零件表面缺陷检测具有较高的灵敏度。本文阐述了磁粉探伤基本原理，着重介绍了各种不同零件的磁粉探伤方法。     

表面微观缺陷检测方法及其应用研究

基于多技术融合的表面微观缺陷检测方法结合最新的物体成像、云计算、人工智能和5G等前沿技术,建立微观缺陷检测系统,对微观领域的缺陷进行精确检测,具有识别速度快、准确率高、成本低、可追溯性强、数据分析、智能反控等优点,克服了传统检测手段的弊端,且在典型工业场景中得到了较好的应用。     

QFN芯片表面划痕检测定位方法设计

在工业应用中,需要对方形扁平无引脚封装(Quad flat no-lead package, QFN)芯片表面划痕实时 准确检测,提出了一种快速的芯片表面划痕检测定位方法。通过图像分割算法获取缺陷图像,结合 轮廓提取算法可以较好地实现芯片表面划痕定位。同时,为了保证对芯片表面划痕实时检测,采用 基于粒子群的Otsu多阈值算法进行图像分割,不仅使得图像中缺陷区域更加明显,而且缩短了芯片 表面划痕检测时间。与直接采用Otsu算法相比,芯片表面划痕检测时间由秒级缩短至毫秒级,提高 了芯片质量检测效率。该划痕快速定位检测方法对芯片检测设备软件系统开发与应用具有重要的参考价值。     

一次性白色圆形餐具表面污渍检测算法设计

给出了一种用于一次性白色圆形餐具表面污渍检测算法的设计思路。算法首先利用形态学边界检测算法提取圆形餐具的外轮廓,紧接着以外轮廓所对应的前景像素点作为样本点,利用最小二乘法拟合外轮廓,给出了最小二乘法拟合圆曲线的详细公式推导过程。利用获得的圆心坐标及半径参数,算法进一步将餐具划分为不同的检测区域,再分别对各个区域进行污渍检测。结合算法处理流程,给出了采用VC++6.0进行算法实现时的核心函数说明。最后结合实例说明了检测算法的实际测试效果。     

火箭发动机包覆层表面缺陷定位技术

实现缺陷自动定位检测,用工业相机采集发动机包覆层表面的图像,通过对图像进行中值滤波及阈值分割将缺陷从图像背景中分割出来,并通过种子填充方法遍历整个缺陷来确定缺陷中心的圆周向角度以及距发动机口部的轴向距离,实现缺陷的定位。实验结果证明该方法在火箭发动机包覆层表面缺陷定位方面有较好的效果。     

冲激雷达回波信号检测方法研究

本文针对冲激雷达回波的特点,提出了一种新的基于时域多门限的信号检测方法,从而实现了体目标中各散射点的独立检测,解决了后续信号处理中检测精度过低的缺点。仿真结果表明在信噪比较小的情况下,该方法仍可得到满意的检测结果。     

激光诱导热波差分法分层检测金属次表面缺陷

用固体材料吸收一维热传导模型求解一维热传导方程,获得了试样表面温度与试样缺陷深度、泵浦光调制频率的关系,进而推论出：控制调制频率确定热扩散长度就确定了可探测的埋在固体内部缺陷的深度范围。利用热波辐射产生试样表面温度变化引起邻近表面空气折射率变化的原理和垂直光热光偏转探测技术,建立了以全半导体激光为泵浦光和探测光的光热偏转检测装置,对Al块表面二维扫描检测到的热波信号作编码成像处理得到热波像。通过2个调制频率下热波像的差分处理获得了埋在次表面深度330μm处、厚度为50μm的沟槽缺陷,论证了热波差分成像检测方法对金属次表面缺陷实现分层成像检测的可行性。     

基于分段滤波的Prony算法在谐波检测中的应用

现代电力系统中的谐波与间谐波频率范围广,直接利用Prony算法辨识得到的结果往往不是很精确;随着信号中谐波含量的增多,模型阶数的变大,计算时间变得过于冗长。针对这些问题,文中提出一种基于分段滤波的Prony算法,首先根据谐波的频率范围进行频段划分,确定各频段的采样参数;然后由低频段到高频段依次进行Prony分析,在进行下一频段检测之前,将已辨识出的所有谐波含量从原始信号中滤除;最后综合各段分析结果,得出各频段谐波的模态参数。仿真试验和应用实例表明,对含量较多且复杂的谐波信号,改进后的方法能有效地提高计算速度和辨识精度。     

X光探伤图像中焊接缺陷的自动检测

为了自动检测螺旋钢管焊缝缺陷，建立了x光探伤实时成像与自动检测系统。首先采用动态图像多帧叠加方法消除随机噪声，然后利用自适应二值化方法提出焊缝区域。在提出的焊缝图像中，基于缺陷附近的空间对比度与方差，利用模糊模式识别算法，对焊缝 中的夹渣、气孔和未焊透等缺陷进行了自动判别。该系统在钢管运行速度达到3m/s时，漏判率为1.53％和误判率为3.08％，能满足实时检测的要求。     

图像分割技术用于印刷电路板检测的研究

图像分割在图像分析、图像识别、图像检测等方面占有非常重要的地位,是从图像处理到图像分析的重要步骤,图像分割的好坏直接影响到图像分析的结果。针对此就印刷电路板检测过程中的图像分割进行研究。阈值分割技术的运算效率高、计算简单等特点非常适应印刷电路板检测的快速性和稳定性要求,因此着重介绍了四种阈值分割技术,并借用软件将各算法分别应用于实际的印刷电路板图像,然后对各个阈值化算法的分割结果做了对比和简要分析。     

基于改进Harris算法的图像角点检测

针对Harris角点检测算法运行速度慢且单一阚值选取不当容易造成漏检正确角点或提取出较多伪角点的问题,提出了一种快速预筛选方法以提高检测效率,并结合多阈值角点提取及邻近角点剔除策略来改进算法.实验结果表明:单独使用该预筛选方式的改进算法仅用32.71％的时间就可以检测出原算法94.97％的角点;配合多阈值角点检测方法及临近点剔除策略时,改进算法的运行时间仅为原算法的61.94％,且检测出的角点分布更均匀,既能充分代表图像信息又有效地避免了角点簇拥现象.     

VFD显示图像缺陷检测技术研究

系统采用PCI-1428图像采集卡、CCD图像传感器及摄像机、PC机搭建VFD显示图像缺陷检测硬件平台,采集VFD图像;并用LabVIEW与IMAQ-VISION软件进行图像自动拼接、图像缺陷检测、工作台控制以及数据库等系统软件设计。为了获得较好的图像效果,针对采集的VFD图像特点,先用灰度变换、平滑滤波、灰度阈值分割、图像二值化等方法对其进行预处理,接着完成VFD显示图像的图案连码、断码、缺损和疵点等多种缺陷检测。经测试和实际运行,结果表明该检测系统具有速度快、范围宽、精度高、漏检误检率低等一系列优点,检测结果理想,实现了预期的检测功能和检测效果。