基于LabVIEW编程平台实现玻璃缺陷检测

以机器视觉技术为基础,利用LabVIEW建立生产者-消费者模式,调用Halcon图像处理算子获取玻璃图像并进行图像处理,采用灰度变化对图像进行对比增强突出缺陷和使用中值滤波进一步削弱图像噪声,利用统计模式识别算法在LabVIEW编程平台上构建一个基于机器视觉的玻璃缺陷检测系统,该系统能够实现对玻璃缺陷的分析和提取,具有高效的实时性.     

基于模糊增强算法的不规则缺陷边缘提取研究

在工业焊缝不规则气孔缺陷的无损检测过程中,由于利用×射线拍摄的数字图像对比度低、噪声大、图像灰度变化复杂,缺陷边缘信息难以提取.针对上述问题,本文首先利用自适应中值滤波消除利用×射线拍摄的数字图像无缺陷的焊缝区域和背景区域,然后利用优化的模糊增强算法对图像边缘进行增强处理,最后分离提取出缺陷区域.通过实验对比,本文采用的方法检测精度高,处理速度快,具有较好的工程应用价值.     

活立木图像分割算法研究

为了更好地避免图像过分割的缺陷,提高机器识别的准确度,提出一种基于分水岭算法的活立木图像分割算法。通过分析分水岭算法在实际分割中存在缺陷的原因,使用前处理与后处理相结合的方法克服过分割的缺陷。使用形态学重建技术进行图像前处理;使用分水岭算法对图像进行分割,并且利用标记对象法对图像进行标记;利用目标对象的色彩信息进行区域合并以及去除多余水坝,最终得到分割图像。针对10幅活立木图像,通过与人工分割的方法进行比较,所提出的基于分水岭算法的活立木图像分割算法能够有效地提取活立木的目标区域,分割的正确率达到88.42%。     

基于分布式的玻璃缺陷检测技术研究及性能优化

玻璃检测速度的的提高会在短时间会产生大量图像数据,传统分布式框架MapReduce处理速度和及时性无法满足玻璃缺陷检测的要求。课题将MapReduce分布式框架运用到海量图像处理,设计阈值分割算法完成对玻璃缺陷图像的处理。通过添加数据划分模块使计算与存储本地化,加快数据处理的及时性。实验结果表明改进的MapReduce计算框架处理速度平均提高14.1%,能够对运行速度为600m/h的玻璃带进行在线检测,并检测出玻璃带上缺陷的个数、位置和缺陷的类型。     

结合天空区域识别的单幅图像去雾方法

针对现有图像去雾方法易于在天空区域引入负面视觉效果的缺陷,提出一个结合天空区域识别的单幅图像去雾方法;提出一个新的天空区域特征先验知识,并利用所提先验将雾天降质图像分割为天空与非天空区域;基于天空区域对大气光进行估计,并利用暗通道先验和导向全变分模型对非天空区域的透射率进行估计,从而基于大气散射模型获得去雾处理后的图像;使用一种邻域自适应的Retinex方法克服了去雾处理后图像偏暗的问题。对比实验证明,所提方法相比现有的类似方法具备更好的有效性及鲁棒性。     

基于机器视觉的护套编织线缺陷检测系统设计

针对导线编织护套在编织过程中存在的几种缺陷问题进行分析.利用滤波的方式获得清晰图片,由于采集过程为动态过程,需对图像坐标进行校对,并结合模板的基准坐标进行图像分割.针对编织线表面存在的黑斑、色差等缺陷问题制定模板图像,通过对实时检测的图像与模板图像进行比对运算得到差异图像,再对差异图像进行二值化处理和滤波得到差异特征,差异特征的区域和大小与设定的差异阈值比对,来判定实时图像是否存在缺陷.针对编织过程中经常出现的毛球缺陷进行分析,利用边缘检测、二值化处理和模板比较的方式得到边缘外的信息,根据其形状及面积大小与设定阈值的比对判定是否存在缺陷.经过对实时图像进行多次试验,其结果均能够准确地判断出编织线的缺陷问题.     

数字式射线图像缺陷检测的C-V方法

数字式射线图像（DR图像）缺陷检测主要是进行缺陷区域的分割和测量,分割精度将直接影响到测量精度。C-V模型是一种新的基于曲线演化理论和水平集方法的图像分割模型,它结合区域信息使得分割结果全局最优,可以很自然地处理轮廓线拓扑结构的变化。针对工件DR图像特点,研究了一种DR图像缺陷检测的C-V方法：首先应用C-V模型进行DR图像缺陷区域的分割,在此基础上,完成缺陷区域几何参数的测量。实验表明,C-V方法能准确地分割出DR图像中的缺陷区域,并获得缺陷形心和面积等参数。     

柱体表面缺陷区域面积自动检测系统的研究

在高精度面阵CCD相机的支持下和计算机图像处理技术基础上,提出柱体表面缺陷面积的检测方法,首先将柱体曲面图片展开为平面图,提出确定阈值、噪声去除和轮廓跟踪的方法;再从处理后图像中提取表征缺陷轮廓特征,并补全轮廓,利用区域填充方法对缺陷面积进行填充,实现了计算机对缺陷图像面积的自动监测。     

基于图像处理的手机屏幕缺陷检测系统研究

针对手机屏幕生产中的缺陷检测问题,提出了基于机器视觉的手机屏幕玻璃缺陷检测系统,采用光学成像模块、图像采集模块和图像处理软件设计模块对手机屏幕玻璃缺陷进行识别检测,检测效率高,实时性好.对手机屏幕玻璃缺陷检测所需用到的算法进行了研究,针对手机屏幕玻璃缺陷细微、痕浅等特点,提出了基于图像快速匹配的差分算法,实现了缺陷特征的准确提取.     

钢球表面缺陷的图像差分检测算法

针对轴承钢球表面缺陷高精度高效率的检测要求,提出一种检测算法.首先提出一种圆形轮廓外接矩形重绘算法,将目标钢球区域与背景区域分离,获取感兴趣区域;然后利用图像差分法将待检钢球图像与标准图像相减,获取差值图像;最后对差值图像中钢球中间环带区域二值化处理并提取缺陷特征.基于VC++6.0开发环境、Open CV计算机视觉库实验验证并评价算法性能.结果表明:该算法适用于多种钢球缺陷,处理单幅图像的平均耗时小于30 ms,缺陷识别率超过97%,误检率小于3%,针对直径为5.953 mm钢球的检测效率可达12 000个/h,满足工业检测要求,具有良好的应用前景.     

机器视觉在印刷缺陷在线检测中的应用与研究

为了提高印刷缺陷检测准确性与效率,满足缺陷检测的实时性,提出了机器视觉技术应用于印刷缺陷在线检测并研究检测过程中的相关问题.设计印刷缺陷在线检测的方案及以数字信号处理器DSP为核心的视觉在线检测系统的硬件结构组成.研究图像预处理、图像匹配与缺陷检测的算法并加以改进使其满足缺陷检测的实时性.开发印刷品缺陷视觉检测软件,对缺陷检测流程进行仿真,验证检测方案与图像处理算法的可行性.     

印刷品缺陷检测的初步方案

印刷品缺陷检测技术有着重要的实际意义。介绍了基于数字图像处理的印刷品缺陷检测系统的设计,并对主要模块即图像采集及预处理、模板制作、图像对准、缺陷检测进行了分析研究。实验结果表明,充分考虑人眼视觉特性,将动态阈值法引入缺陷检测,能够显著提高印刷质量检测系统的检测精度。     

空间域与频域结合的FCM红外热像分割方法

由于成像特点及环境干扰,用于工件缺陷检测的红外热像通常较为模糊。为此,将空间域与频域结合的模糊C均值(FCM)聚类算法用于红外热像中缺陷及正常表面的分割。运用多种图像处理方法对原始红外热像进行预处理,将得到的高频图像及其邻域平均图像使用经典FCM聚类算法进行像素灰度的聚类。实验结果表明,该方法的分割效果较好。     

基于图像处理的钎焊环缺陷检测系统的研究

产品的在线检测是工业生产发展的必然要求,是提高检测效率和产品质量的有效途径之一.设计了一套基于图像处理的钎焊环表面缺陷检测系统.从硬软件着手,分别介绍了系统的工作原理和结构简图,以及图像处理过程中的所用到的边缘检测算法.     

带钢表面缺陷图像的增强和分割方法

对带钢表面缺陷进行检测时,由于光照不均匀,将导致缺陷难以识别和分割。针对此问题,提出了改进的图像增强与分割方法。首先,利用自适应二维高斯函数对图像背景进行估计,并结合图像的像素运算均匀图像背景灰度;然后,采用灰度变换函数提高缺陷区域与背景的对比度,增强细节信息;最后,采用最大相关准则方法选取阈值对缺陷图像进行分割。实验结果表明,与典型的图像增强和分割方法相比,所提出的方法表现优异,对非均匀光照下带钢表面缺陷图像的识别与分割具有较好的应用价值。     

数字图像在柔性制造系统中的开发和应用

近年来,怎样在CIMS环境下的柔性制造系统中的运输装置的自动无轨运行正受到越来越多的关注.把实时图像处理应用在运输装置的运行控制中,实现了其运行的无线化和智能化,使该柔性运输装置能自动确定运行轨迹.用数字图像来控制运输装置的运行应用了一系列的图像处理,包括多幅数字图像的拼接、图像的模式识别、图像形状特征分析和对特征分析后的目标的坐标提取等.在CIMS环境下的自动生产车间验证了用实时数字图像控制运输装置是切实可行的,实现了其自动和安全运行.     

遥感图像目标识别的并行处理方法

为提高遥感图像目标识别的速度，减少消耗的时间，提出了一种特殊的遥感图像目标识别的并行处理方法。基于这种方法，只需对串行识别算法做较少的改动即可实现遥感图像目标识别的并行化处理，无需设计专门的并行识别算法，以较低的代价解决了遥感图像目标识别耗时较多的问题。     

手机软板自动检测的图像预处理及分割方法

针对自动光学检测在手机软板缺陷检测中对图像处理的要求比较高的特殊性,研究了手机软板图像的预处理及分割的方法;根据手机软板图像存在的噪声多为椒盐噪声的特点,采用中值滤波的平滑方法;而LOG(Laplacian of Gaussian)的锐化方法既可以实现噪声的控制,又能对边缘进行检测,很适合图像的增强;在分割方法的选择上,根据其灰度分布特性,提出了一种改进的自适应阈值选取方法;实验结果证明了算法的有效性和可靠性,为进一步提高手机软板缺陷检测的准确性提供了保障。     

红外图像处理在墙体空鼓检测上的应用研究

提出了一种基于红外图像的建筑物墙体空鼓检测方法,不但可以远距离、无损地对建筑物空鼓等缺陷进行定性检测,还能对建筑物热工缺陷进行定量分析;采用一种红外图像处理方法来消除墙体温度分布中梯度干扰的影响;通过自适应地调整参数对红外图像进行图像增强处理,有效地排除了环境干扰;通过基于空鼓缺陷边缘轮廓的连通域计算,可直接得到空鼓面积的大小数据;建筑物缺陷现场检测实验结果表明,提出的检测方法既能快速定位出建筑物空鼓等缺陷位置又能以78.3%的精度检测出空鼓面积大小,具有较高的工程应用性。