基于机器视觉的接头组件表面缺陷检测系统研究

为了解决金属软管接头组件表面检测精准度不高和检测效率不高的实际问题,设计一套基于机器视觉的接头组件表面缺陷检测系统。针对接头组件图像背景复杂、噪声干扰多,通过使用图像滤波去噪、Otsu算法二值化以及图像形态学分析,提高图像的对比度,有效提取目标检测区域。而后采用Canny边缘检测算法,对图像进行边缘轮廓精准识别,并采用快速傅里叶变换方法和R-FCN算法,对缺陷特征信息快速进行匹配提取和分类处理。试验结果表明:此缺陷检测系统能有效提高检测效率,保证较高的检测准确率和精度,满足实际工业检测的需求,具有较好的实用价值。     

精冲件轮廓缺陷在线检测技术北大核心CSCD

为提高平板厚板型精冲件的轮廓检测速度与精度,基于机器视觉技术,研究了一种轮廓缺陷在线检测技术。利用Canny算子从均值偏移滤波后图像中提取边缘线,然后根据标准轮廓(模板)的尺寸,从中挑选出需要检测的轮廓。由于待检测轮廓与模板存在角度与位移偏差等问题,提出了一种先角度配准、再位置配准的两步图像配准算法,将配准后的待检轮廓与模板进行图形比对,差异图像经过形态学滤波等算法处理,获得缺陷区域的尺寸及位置,由此实现精冲件的在线检测。基于研究成果设计开发了一套零件在线检测系统,并进行了实验验证。结果表明,该系统能够识别的零件精度达0.4 mm,每件的识别时间小于0.3 s,完全能够满足大批量精冲零件的轮廓缺陷在线检测的需求。     

基于高阶统计的放射图像自动焊接缺陷检测

为了提高放射图像的焊接缺陷检测精度,引入了功率倒谱技术,并设计焊接区域定位机制,提出了基于高阶统计的放射图像自动焊接缺陷检测方法。首先,利用自适应直方图均衡技术增强放射图像;并使用均值维纳滤波器对增强后的图像进行滤波处理;然后通过设计焊接区域定位机制,从放射图像中确定焊接缺陷所在的区域;再引入功率倒谱技术,从高阶频谱(三阶谱)中提取放射图像的倒谱特征信息;并利用神经网络技术对提取信息进行特征匹配。仿真结果显示,与当前缺陷检测方法相比,本文方法的检测率要高于其他方法。     

基于机器视觉的膨胀阀安装孔缺陷检测方法

针对工业生产中膨胀阀安装孔缺陷自动检测的需求,提出一种基于机器视觉的安装孔缺陷检测方法。使用SURF特征匹配定位待检测区域,利用双阈值迟滞分割法去除噪声;通过Canny算子计算轮廓边缘,利用邻域生长法提取轮廓信息。为克服缺陷信息的干扰,准确定位安装孔圆心,提出基于几何矩与最小二乘拟合的圆心定位方法。根据轮廓上的点到圆心的距离分割出缺陷轮廓并在输入图像上进行标注,从而实现安装孔缺陷的检测。结果表明：所提出的算法能准确检测膨胀阀安装孔的缺陷,满足工业生产中自动检测的需求。     

基于图像像素级分割与标记映射的工件表面微小缺陷检测算法

为了解决当前工件表面微小缺陷在边缘模糊和特征不明显的情况下,导致其检测不准确的问题,文章提出了基于图像像素级分割与标记映射的工件表面微小缺陷检测算法。首先,利用工业显微镜采集工件图像,获取显微缺陷图;根据高效原则,以整数代替浮点运算,位移代替乘法运算,设计位移亮度滤波算子,进行平台数据转换,基于像素亮度阈值的标记映射,获取显微图像的像素亮度分布的二值图像。然后,耦合高斯平滑滤波与形状滤波,增强图像边缘轮廓特征,进行连通区域标记,准确识别与定位微小缺陷。最后,对缺陷目标进行特征计算和标注显示,完成微小缺陷的自动检测和定量计算。实验测试结果显示:与当前工件表面缺陷检测算法相比,文中检测技术拥有更高的识别精度。     

基于机器视觉的铣刀侧铣磨损测量

针对硬质合金铣刀在侧铣工件过程中出现的刀具磨损问题,采用机器视觉的方法对磨损刀具进行磨损量检测。通过对铣刀底面ROI区域的提取以及刀刃部分直线的拟合,计算出刀具的旋转角度,从而实现对铣刀侧面磨损区域的定位。在此基础上又采用改进的图像形态学和灰度线性变换相结合的图像增强算法,能够很好地解决硬质合金铣刀磨损检测中出现的反光问题。并采用基于双三次插值的Sobel算子边缘提取算法和最小矩形法对刀具磨损区域进行边缘提取和测量,提高了刀具磨损区域的检测精度,实验结果验证了此方法的可行性。     

管屏拼焊焊缝表面缺陷的激光视觉检测方法

针对管屏多道焊缝表面缺陷存在焊缝定位困难、计算量过大的问题,文中提出一种管屏拼焊焊缝表面缺陷激光视觉检测方法,建立基于激光视觉的管屏焊缝检测系统,并基于激光视觉相机拍摄管屏图像。分析管屏特征并结合形态学操作定位焊缝,使用高维多项式拟合解决焊缝缺陷快速检测问题,实现了对管屏拼焊表面缺陷的快速检测。结果表明,该检测方案能识别的最小缺陷为1 mm2,检测速度为0.438 m/s,提升了管屏焊缝表面缺陷的检测效率,解决了曲面焊缝定位难、数据量大的难题,实现快速对大量焊缝轮廓进行检测,并符合应用要求。 创新点： (1)提出了一种管屏拼焊焊缝表面缺陷激光视觉检测方案,提升管屏焊缝表面缺陷检测效率。 (2)提出了基于高阶曲面的焊缝缺陷检测方法,实现快速对大量焊缝轮廓进行检测。 (3)管屏拼焊焊缝表面缺陷激光视觉检测方法经过数据集验证,效率和精度均满足应用要求。     

基于视觉技术的活塞环闭口间隙检测的研究

目前,活塞环的检测普遍采用人工检测。采用视觉技术提取活塞环闭口间隙轮廓,对轮廓进行图像处理,得到测量结果,与人工检测相比,检测速度更快,精度更高。传统的边缘检测过程大都采用Canny算子,通过高斯滤波过滤图像。在活塞环轮廓处理过程中,对轮廓提取精度要求更高。高斯滤波作为低通滤波算法,对轮廓没有保护作用,会导致轮廓边缘图像模糊。针对这一问题,提出了改进的Canny算子,采用中值滤波和傅里叶变换相结合的方法,有效地提高了边缘轮廓的提取精度。     

复合材料冲击损伤的超声红外检测

研究了应用超声红外技术检测复合材料试件冲击损伤缺陷。针对红外图像对比度差、缺陷轮廓模糊等特点,采用具有非高斯核函数的LBF模型进行了缺陷的边缘检测,利用缺陷边缘实现了缺陷的定量分析。从试验结果可以看出,LBF模型相对于其它常用的边缘检测方法,能够很好地检测低对比度红外图像的目标边缘,为复合材料缺陷的定量分析奠定了基础。从缺陷的长度和宽度定量计算精度可见,超声红外检测方法对于复合材料的缺陷是一种有效的检测手段,为复合材料的研制提供了强有力的技术支持。     

基于视觉传感的焊缝中心检测技术研究

通过视觉传感器获取焊缝图像，采用多种去噪技术对焊缝图像中的噪声进行滤波试验。针对焯缝图像中的干扰噪声特性，对各种滤波方法进行了分析和比较，并对滤波效果较好的焊缝图像进行边缘检测计算。提出3种识别焊缝特征的组合图像处理方法，并研究提取焊缝中心特征信息的效果和精度。试验结果表明，对焊缝图像采用Wiener滤波与Robert边缘检测算法能较好地提取焊缝中心位置的特征信息。     

基于小波变换和Canny算子的齿轮边缘检测

齿轮表面的缺陷检测是保证齿轮使用安全的一个重要手段。本研究对象为整个缺陷检测系统中的一部分,对输入的图像进行边缘检测,得到图像的边缘信息,是缺陷检测前的准备工作。基于小波变换多尺度多分辨率的特性,提出了将小波变换和Canny算子相结合的方法,对齿轮边缘进行检测。首先采用中值滤波去除图像噪声,然后根据小波变换理论,选取Haar小波提取图像的低频系数并重构,再用Canny算法检测齿轮的边缘,并对实景拍摄图片进行检测实验。结果表明：当小波尺度为1时,与单纯的Canny算法检测相比,改进算法在检测精度上较Canny算子有所改进,能够较好地检测边缘。     

整体硬质合金铣刀铣削热实验研究

本文通过建立一种整体硬质合金铣刀铣削热研究的实验方法,在相同的切削条件下,利用人工热电偶法和红外测温法对3种不同刃数的整体硬质合金铣刀的铣削温度进行了测量,并运用有限长移动线热源数学模型计算出不同刃数的铣刀在铣削过程中传入工件和切屑的热量值。研究结果表明:相同的切削条件下,刀刃数目越多,铣削温度越高,实验结果与实际加工一致。     

基于深度学习的微小元器件智能在线检测系统

为了解决多种微小元器件的尺寸、位置、方向和缺陷自动化在线检测难的问题,提出一套机器视觉和深度学习相结合的智能在线检测系统.通过搭建视觉检测系统采集微小元器件的图像,并对图像进行图像预处理、二值化、滤波、边缘轮廓特征提取以及模板匹配等处理,实现了多种微小元器件尺寸、位置和方向的在线检测.针对微小元器件表面缺陷,提出一种基...     

基于计算机视觉的微小轴承表面缺陷检测

提出了一种基于计算机视觉的轴承表面缺陷检测的新方法,采用A102fCCD数字摄像头作为图像传感器,利用数字图像处理技术对轴承表面缺陷进行检测,其主要步骤包括:图像的采集;采用边缘保持滤波器进行滤波、降噪;采用阈值法将图像二值化,并进行边缘检测;采用差影方法对有缺陷表面进行识别.试验证明,用该方法进行轴承表面缺陷检测是可行的,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.     

基于机器视觉的锥形旋压件起皱缺陷在线检测方法

获取成形缺陷的快速、准确在线检测方法是实现旋压成形智能化的基础。通过对起皱特征和图像识别流程进行研究,提出了一种基于机器视觉的起皱缺陷在线检测方法,并将其应用于锥形件剪切旋压成形过程起皱缺陷的在线检测。构建旋压成形图像在线采集系统,实现成形时旋压件图像的实时获取;利用Halcon软件对图像进行ROI提取、直方图均衡化等预处理,能够获得高对比度的清晰图像;通过Otsu法改进传统Canny边缘检测算法,实现了根据图像梯度自动确定高低阈值,准确地提取出锥形件的图像轮廓。以锥形旋压件起皱后口部轮廓波纹个数及大小为特征,设计了起皱缺陷识别算法,成功检测出锥形件起皱缺陷;并通过剪切旋压实验进行起皱识别算法的可靠性验证。实验结果表明,该方法可以准确、快速地检测出起皱缺陷,平均响应时间为0. 225 s,能够满足实时检测的要求。     

面向立铣刀磨损的在机视觉检测方法研究

针对立铣刀在机视觉检测要求,设计了搭建在机床侧窗的伸缩式检测机构,提出用迭代法快速收敛得到刀具磨损区的初阈值,引入类内方差函数改进最大类间方差法,修正传统算法边界模糊、纹理识别不全、对噪声敏感的缺陷。根据灰度矩旋转不变特性,融合Canny算子提取亚像素级磨损边缘,基于图像平面,创建立铣刀磨损轮廓模型,重构切削刃原轮廓,实现立铣刀磨损快速检测。选取5把立铣刀开展铣削实验,将检测系统与影像测量仪的测量值进行对比。结果表明：测量偏差小于0.01 mm,立铣刀生命周期内各磨损阶段的平均准确率均达到93%以上,综合平均准确率达到95.98%,证明了检测系统的准确率与稳定性。     

基于最小二乘拟合的线胶质量检测北大核心

针对在复杂光照条件下线胶质量检测存在自动化程度不高,检测精度低等问题,提出了一种基于最小二乘拟合的线胶质量检测方法。首先使用非局部均值滤波降噪算法对图像进行降噪处理;随后通过动态阈值分割法确定待检测线胶区域,并在待检测区域内使用基于形态学的laplacian of gaussian边缘提取算法提取线胶轮廓;最后使用基于最小二乘拟合的线胶边缘轮廓拟合算法,计算拟合直线之间的平均距离即可得到线胶宽度;将线胶宽度信息与设定胶宽进行对比,判断是否存在断胶等质量问题。经实验验证,在复杂的光照条件下,该方法能准确检测出线胶宽度信息,满足对工业生产线的在线检测要求,其检测高效快速,准确率较高,能有效减少人力与资金投入,适合在实际生产中应用。     

弧焊机器人结构光视觉检测的图像处理

对弧焊机器人结构光视觉检测的图像处理算法进行了一定的研究,针对以往的方法提出了一些改进方案并进行了试验.在图像预处理的滤波中,采用区域分割与多尺度检测相结合的方法,克服了单尺度LOG滤波线条容易断续的缺点,又缩小了图像处理的区域,提高了运算速度.在后处理的轮廓提取中,用遗传算法这种全局优化算法进行模板匹配,通过格雷编码、适应度函数确定、概率选择算子、交叉算子、变异算子等,很好地实现了模板匹配和位置坐标提取.结果表明,这些改进的算法,提高了弧焊机器人结构光检测的精度和适应性.     

轴类工件表面视觉自动检测系统

表面物理损伤检测是轴类工件质量检测的重要环节,为提高表面质量检测的自动化水平并建立相关行业标准,设计了一套机器视觉检测系统来实现生产中轴类工件的表面检测。采用黑白线阵CCD相机通过暗视野前向照明方式获取合适的图像;经过图像增强、滤波等预处理后采用最大类间方差法对图像进行阈值分割;经过形态学处理,提取缺陷轮廓信息;以轮廓的长宽比以及面积作为评价准则,提取主要轮廓;计算缺陷重心坐标,即定位点坐标;单片机通过与上位机通信,控制打码笔标记出缺陷的位置。采用该系统在不同轴类工件上进行试验,结果表明:缺陷检测系统误检率在5%以下,漏检率为0,能满足轴类工件表面在线实时检测的要求。     

基于机器视觉的SOP贴片元件的定位检测方法研究

为了提高SOP类贴片元件的贴装效率,提出一种基于机器视觉的定位识别检测方法。针对SOP类封装贴片元件的成像特点,采用中值滤波代替Canny算子的高斯滤波进行图像边缘检测,以便达到更好的去噪效果;根据一定的轮廓周长和面积为限制条件剔除干扰轮廓和引脚轮廓的根部,只保留引脚足部的轮廓;通过计算中心矩的方法得到引脚足部的中心坐标,采用邻接矩阵和改进的最小二乘法相结合的方法计算出元件的偏转角度。该方法简单有效、运算量少、稳定性高。实验结果表明:该算法在保证SOP类元件高精度定位的同时,也能够实现高效率的贴装。