木材表面图像的缺陷分割与类型识别方法

为了识别死节、活节、虫眼三种木材表面缺陷,采用Gabor变换和模糊C均值聚类进行缺陷分割;采用数学形态学运算对分割图像进行了后处理;获取了木材缺陷区域的12维频率能量参数和2维几何形状参数;用支持向量机进行木材表面缺陷类型的识别。采用Gabor变换和模糊C均值聚类方法对死节、活节、虫眼三种木材表面缺陷的分割精度都达到94%以上,支持向量机对缺陷类型分类正确率达到93%以上,这说明本文的方法对木材表面缺陷的分割与识别是可行的。     

Gabor滤波器在自动视觉表面检测中的应用

提出一种基于Gabor滤波器的纹理表面缺陷检测方法。该方法基于Gabor滤波方案，计算纹理图像与某一Gabor滤波器卷积能量输出响应。选择Gabor滤波器的最优参数，采用简单的二值化技术将纹理差别转化为可检测的滤波器输出。纺织品、铣磨面等结构纹理和皮革、砂纸等随机纹理的实验结果证明了该方法在识别不可定量测量缺陷方面的有效性。     

基于优化Gabor滤波器的牙膏管肩缺陷检测

针对现有牙膏管肩缺陷检测方法效率低、准确率不高,难以满足产品验收标准的难题进行了研究,提出一种新的缺陷检测方法。本方法首先利用一种改进的最小二乘圆拟合的方法分割出待检测区域;然后采用基于优化Gabor滤波器的缺陷检测方法,通过引入评价函数以确定最佳滤波器参数,准确提取出缺陷位置。实验表明,通过对比传统的Gabor检测算法,证明该算法能较为准确地检测出牙膏管肩缺陷位置,且具有良好的检测速度及精度。     

基于Gabor滤波与分水岭算法的锂电池极片缺陷检测方法

针对锂电池极片在人工检测过程中检测效率低、检测错误率高等问题,提出一种基于自适应Gabor滤波与分水岭算法融合的锂电池极片缺陷检测方法。首先通过改进传统Gabor滤波器的参数,实现Gabor滤波器的自适应,得到滤除背景的缺陷图像;然后使用大津法对图像二值化处理,利用分水岭算法进行边缘提取;最后利用分割出的边缘获得坐标,利用最小外接矩形法实现缺陷检测。结果表明,相对于区域生长算法和改进的Canny算法,本文方法的抗干扰能力得到提高,可以对锂电池极片漏金属、黑斑、白斑、脱碳、条痕等多种缺陷进行较为精确地检测,能够用于锂电池极片缺陷的自动化检测。     

关于驾驶员眼睛检测与跟踪的研究

本文采用红外LEDs和CMOS图像传感器获取人脸图像和眼睛候选区域,再用支撑向量机(SVM)眼睛分类器验证并确定眼睛的位置,完成对驾驶员眼睛的准确定位;在眼睛的跟踪上,针对Kalman滤波和Mean Shift理论本身的缺陷,提出Kalman滤波和Mean Shift相结合的跟踪算法,不仅提高了跟踪的效率和跟踪的鲁棒性,还实现了模板的自动更新。     

基于PSO-Gabor特征增强的钢板表面缺陷识别研究北大核心CSCD

为了解决钢板表面类内缺陷形态差异大、类间缺陷相似度高且传统方法难以准确识别的问题,提出了基于PSO-Gabor特征增强的钢板表面缺陷识别方法。首先采用粒子群优化算法(PSO)对Gabor滤波器的频率、方向、尺度和滤波窗口尺寸进行迭代寻优,根据得到的最优参数构造Gabor滤波器;然后利用该滤波器与钢板表面缺陷图像进行卷积操作,并计算其能量响应值获得对应的能量图;最后将能量图输入到卷积神经网络中进行训练和测试。实验结果表明,该方法对钢板表面缺陷识别准确率达到97.5%,检测时间约为50 ms,与传统的模式识别方法相比,识别准确率大幅提升,识别速度快。     

基于微分几何的柔性电路板图像区域识别方法

目前柔性电路板(FPC)的表面缺陷检测方案大多缺少对轮廓进行分类这一步骤,而直接对特定区域如镀通孔、线路部位进行缺陷检测,难以直接应用到实际生产中。为解决这一问题,提出一种能有效提取柔性电路板表面轮廓并进行特定区域识别分类的方法。在该方法中,为精确地提取FPC图像整体轮廓,并有效过滤掉图像前景和背景相互夹杂的部分,针对FPC表面图像光照不均匀以及斑点杂质较多的问题,采用区域生长法提取图像轮廓,并利用中心邻域灰度法来消除欠生长的问题;为有效地识别图像不同区域的轮廓类型,利用双向差分法来计算图像轮廓的离散曲率,利用陆地移动距离(EMD)来评价各个轮廓的曲率特征与模板轮廓的区别,实现了FPC图像特定区域的识别。     

基于Gabor滤波器的航空图像水面纹理自动提取

本文提出了一种基于Gabor滤波器的水面尾迹纹理的自动提取算法.该方法分为两步第一步,选取等大小的含尾迹纹理的水面子图像和不含尾迹纹理的水面子图像,通过一组GaBOR滤波器得到它们的特征图像,计算每个子图像特征图的均值和方差,将它们作为神经网络的训练样本对BP网络进行训练得到用于识别的网络;第二步,将待提取的整幅图像分成很多与第一步中子图像等大小的子图像,分别计算它们的Gabor特征图像,并得到它们的均值和方差,把它们作为神经网络的输入,得到它们是否是纹理区域,由整幅子图像的识别结果得到一幅二值图像,用Hough变换检测图像中的直线,根据直线的长度是否有尾迹存在.大量的实验结果表明该方法能够准确地提取尾迹纹理.     

二维Gabor小波在虹膜识别中的应用

二维连续小波变换具有尺度伸缩、平面位移和旋转能力,被广泛应用于检测图像的局部特性,二维Gabor小波变换属于二维连续小波变换,它非常适合于提取图像细节纹理的特征.针对虹膜纹理的局部特性,将二维Gabor小波应用于虹膜识别中.实验结果表明,二维Gabor小波能有效地提取虹膜纹理特征,从而达到虹膜识别的目的.     

基于机器视觉的铜条表面缺陷检测系统的研究

针对人工目视检查铜条表面缺陷效率低的问题,提出基于机器视觉检测铜条表面缺陷的方法。针对铜条表面不同的缺陷类型采用不同的检测方法,对常见的缺陷通过提取感兴趣区域,采用Otsu最佳阈值分割方法,再经过Blob分析直接检测出缺陷。对在铜条表面交接的边缘处的分层缺陷难以检测出的问题,采用基于Gabor滤波器的方法来检测。实验结果表明,能准确检测出上述类型的铜条表面缺陷。     

基于谱残差视觉显著性的带钢表面缺陷检测

针对带钢表面缺陷检测实时性要求高,采集的图像易受光照环境影响且缺陷特征弱等因素影响,提出一种基于谱残差视觉注意模型的带钢表面缺陷在线检测算法。首先,提出改进同态滤波方法对图像预处理,去除光照不均匀的影响,改善后续的分割结果。然后,构建谱残差视觉注意模型,通过对数频谱曲线差分得到缺陷显著图像。最后,提出加权马氏距离方法对显著图像阈值化增强,并利用连通区域标记法,标记出原带钢图像的缺陷位置。对提出的算法进行了实验验证,结果显示:该算法检测速度快,单幅图像平均检测耗时仅37.6ms,满足带钢在线实时检测要求。在同一缺陷数据库与灰度投影法,多尺度Gabor边缘检测法和隐马尔可夫树模型法进行了性能对比,结果表明:本文算法对带钢常见8类缺陷类型,平均检测率达到了95.3%,且漏检率和误检率较低,有效性高于对比算法。     

基于Gabor小波的TOFD图像缺陷识别研究

针对运用超声衍射时差法（TOFD）法对焊缝进行检测时,图像缺陷人工定性主要受检验人员经验和专业知识影响缺乏可靠性的问题,提出了一种TOFD图像缺陷自动定性的方法.该方法首先提取TOFD缺陷图像的Gabor小波特征,并依据这些特征,采用主成分分析技术（PCA）对Gabor特征进行降维,然后采用Fisher线性判别分析方法对其进行了判别分析,最后完成了缺陷的自动定性分析;同时,建立了一个实际系统,并在测试样本上进行了试验验证,试验在109幅人工试块缺陷及自然缺陷训练样本及25幅测试样本中进行,采用Gabor小波特征及原始图像像素特征所构建的缺陷分类器识别率比较.研究结果表明,基于Gabor小波特征的缺陷识别方法识别率达到72％,比原始图像特征的缺陷识别方法更优.     

结合暗场散射与曲率成像的镜面缺陷检测方法

在镜面表面缺陷检测技术中,常用的暗场成像检测法对于波纹类的三维镜面缺陷难以形成对比度,为此提出了一种结合暗场散射法和曲率成像法的综合型镜面表面缺陷检测方法.分别对暗场成像原理和基于条纹反射的曲率成像原理进行了理论分析;构建了结合两种成像模块的综合型镜面缺陷检测的实验装置;对注塑反射镜和抛光玻璃薄片两种样品进行了缺陷成像...     

挠性印制电路板焊盘表面缺陷的检测

针对挠性印制电路板(FPC)上的焊盘表面缺陷,提出一种基于图像处理技术的智能检测方法。首先,根据缺陷的表现形式对焊盘缺陷进行归纳与分类,采用最大熵值法量化提取焊盘的颜色特征和面积特征;然后,通过评估灰度共生矩阵(GLCM)对纹理颜色变化特征与纹理结构特征量化的有效性,将其应用于焊盘纹理特征的量化与提取。实验分析显示,缺陷焊盘与非缺陷焊盘在某个或多个特征上存在着明显的差异。基于该特点,建立了BP神经网络,以焊盘的颜色、面积、纹理结构、纹理颜色变化特征值作为神经网络的输入,通过学习大量样本,获取最佳权值参数,最终实现对FPC焊盘表面缺陷的检测,检测准确率高达94.6%,50个焊盘的检测时间为300ms。实验结果表明:本文提出的检测方法不仅能够有效地对焊盘表面缺陷进行识别,而且能够满足在线检测对速度的要求。     

网格布断裂缺陷检测方法的研究

针对传统自动化设备在网格布断裂缺陷检测方面的不足,提出了一种基于机器视觉的网格布断裂缺陷检测方法。首先,获取网格布的高对比度图像,利用中值滤波去掉图像中的噪声,采用Otsu阈值分割算法实现目标和背景的分离。根据网格部分断裂和完全断裂的两种缺陷特点,分别设计针对性算法。网格部分断裂的特点是由背景生成的凸包区域内包含有目标物体,因此采用Blob分析和凸包检测相结合的方式,实现对此种缺陷的检测。当网格完全断裂时,缺陷区域与相近区域的位置信息会发生变化,通过分析网格骨架交点生成的圆形区域内连通区域的数目,可以完成网格完全断裂缺陷的识别。实验结果表明,该方法可以应用于网格布的断裂缺陷检测,缺陷识别率在97%以上,可以满足检测要求。     

基于图像角点匹配的机械加工零件表面缺陷检测

当前在对机械加工零件表面缺陷检测时,存在表面缺陷检测精度差的问题,导致检测结果不理想。提出一种基于图像角点匹配的机械加工零件表面缺陷检测方法,利用曲率空间检测零件图像的角点,采用泰勒级数删除伪角点。对特征点邻域梯度方向进行角度限度和就近投影,同时借助双向匹配方法进行机械加工零件图像角点匹配。在上述操作的基础上,利用一维直方图的阈值分割对零件图像进行分割处理,最终实现机械加工零件表面缺陷检测。实验结果表明,该方法能够获取高精度的零件表面缺陷检测结果,且对加工零件缺陷厚度、孔洞缺陷及缺陷最大边界距离的测量均较为准确。     

基于机器视觉的浮空器囊体材料表面缺陷检测系统

在复杂气象环境下,浮空器囊体作为整机系统的直接受压面,其表面必须平整光滑,无褶皱损伤,以将其与空气的摩擦力降至最小。文中基于机器视觉对浮空器囊体材料表面缺陷检测进行系统设计。首先为了降低背景灰度变化对缺陷检测的影响,研究了一种同时具有噪声滤除与图像增强功能的预处理算法;其次利用图像二值化和中值滤波技术实现特征图像的预处理,并结合纹理特征提取技术（基于灰度共生矩阵）对囊体材料表面不同缺陷图像的特征参数进行仿真提取,通过分析不同特征参数,判断囊体材料的表面缺陷类型。该系统对采集到的200个囊体材料表面缺陷样本的分析表明,所用方法能识别浮空器囊体材料93.6%的表面缺陷,识别内容包括缺陷的类型、位置、大小等,并根据缺陷的类型加盖不同的标记。该系统具有较高的识别率和准确率,可对浮空器囊体材料表面缺陷进行快速检测。     

A hybrid defect detection for in-tray semiconductor chip

The requirements for high-speed and high-precision defect inspection in semiconductor chip are growing rapidly because of the complicated surface in semiconductor chip. Due to manufacturing tolerance of IC tray, the misalignment from the chip positioning shift and rotation are always presented for the application of in-tray inspection. In the beginning, this paper focuses on compensating the positioning shift and rotation of in-tray chip by using the proposed image alignment algorithm before the defect detection. After applying the process of image alignment, a hybrid approach of defect detection is applied to detect the defects of in-tray chip. Furthermore, this hybrid approach simultaneously detects the defects based on its surface by the following two categories: (1) the complicated surface in the circuit and (2) the primitive surface on the bump. As mentioned above, the image alignment strategy and the adaptive image difference method are applied in the detection of complicated surface, and the design-rule strategy is adapted to detect the defects on bumps. Finally, the experimental results show that the proposed image alignment strategy and hybrid approach can accurately and rapidly inspect the defects of in-tray chip. This approach is superior to the traditional template matching in defect detection. In addition, the computational complexity can be efficiently reduced by the proposed hybrid strategy.