工业金属板带材表面缺陷自动视觉检测研究进展

基于计算机视觉的金属板带材表面缺陷检测是冶金工业领域的研究热点,金属板带材制造行业对其表面质量的高标准要求自动化视觉检测系统及其算法性能不断提升。通过回顾关于钢板钢带、铝板铝带和铜板铜带等典型金属板带材产品的110余篇文献,对基于二维和三维机器视觉的表面检测技术进行了系统综述。根据算法性质和图像特征,将现有二维缺陷检测技术分为基于统计、谱、模型和机器学习的4类方法,根据三维数据获取方式,将三维缺陷检测技术分为立体视觉测量、激光扫描仪测量法和结构光测量方法。对经典算法和新近方法进行了介绍、分析和比较。最后,对缺陷视觉检测仍存在的挑战和未来研究趋势进行了讨论与展望。     

康耐视2012年上半年研讨会新闻稿

康耐视公司是为制造自动化领域提供视觉系统、视觉软件、视觉传感器和表面检测系统的全球领先提供商。同时也是领先的工业ID读码器提供商。康耐视视觉系统帮助公司企业提高产品质量、消除生产错误、降低制造成本、提供低廉的高质量产品从而超越消费者期望。典型机器视觉应用包括检测缺陷、监控生产线、引导装配机器人以     

康耐视公司

康耐视公司设计、研发、生产和销售机器视觉系统，即有“视觉”的电脑。康耐视是机器视觉行业的全球领导者，自从1981年成立以来，已经销售了30多万套的机器视觉系统，累计利润超过20亿美元。康耐视的模块化视觉系统部门总部位于美国马萨诸塞州的Natick郡，专门生产用于多个离散项目制造自动化和确保质量的机器视觉系统。康耐视的表面检查系统部门总部位于加州的Alameda郡，专门生产用于连续模式下产品表面检测的机器视觉系统，如金属、纸张和塑料等。     

IC芯片表面字符检测系统

字符检测系统是一套基于机器视觉的图像检测系统，用于检测IC芯片表面标记的正确性、清晰性和IC芯片表面的损伤度。     

基于改进KNN边缘滤波算法的陶瓷绝缘子表面检测研究

高压线上陶瓷绝缘子全表面检测是保证其质量的重要一环,由于其表面复杂,目前主流是人工检测,漏检、错检无法避免。用带有机器视觉的自动化装置来检测陶瓷绝缘子是近年来的趋势,本文针对绝缘子的气泡、裂纹等主要缺陷进行识别,提出最优滤波器方法加大气泡缺陷对比度,对气泡ROI进行定位和提取,通过改进KNN边缘滤波来预处理图片,对裂纹进行定位识别,最后通过特征进行筛选。该方法能够快速、准确地识别陶瓷表面缺陷特征,识别效率在200 ms以内,识别率达到了98.2%,满足高压线陶瓷行业的精度需求。     

国际新闻

邦纳发布全新EVP系列机器视觉检测系统 美国邦纳最近发布了全新EVP系列机器视觉检测系统。该系统由内置英特尔双核处理器的视觉控制器、多种分辨率的相机和强大检测功能的软件所组成。可以实现灵活多变的多种组合以适应来自客户的不同检测需求,及满足多工位检测的需求。非常适合于电子、汽车、制药、包装等行业的应用。     

基于深度神经网络的液体视觉识别研究

针对液体表面特征少,区分度低,机器视觉难以有效识别检测的问题,通过使用两束不同波长的激光光源同时照射液体来提高不同液体之间的区分度,设计了数据集自动采集装置为模型训练提供了大量有效的样本,并构建了基于EfficientNetV2深度神经网络的视觉识别模型,模型引入cosine学习率衰减,调节获得最佳超参数后,形成最优方式实现高效训练,进一步提升了预测精度,结果表明视觉检测系统能够获得100%的测试准确率,成功解决了液体视觉检测中特征少的难题。     

基于机器视觉技术的壳体表面缺陷检测研究

以自行研制开发的深海水密圆形连接器外壳体为例,本文提出了一种基于机器视觉技术的壳体表面缺陷检测方法,阐述了机器视觉技术在壳体表面缺陷图像的处理过程及特征值提取过程,并在深海水密圆形连接器产品研发中连接器壳体缺陷检测进行应用.最后,构造了运用BP神经网络进行壳体表面缺陷识别的分类器,实现了壳体表面缺陷的准确识别与分类.     

HexSight在键盘表面检测中的应用

用机器视觉技术进行表面缺陷检测一直是个难题。视觉软件开发包HexSight的定位器较好地解决了对对象定位的精度问题，使得后续的差分运算在标准模板和套准的对象之间进行，得到准确的差别图像。本文介绍的方法在键盘表面缺陷检测上得到了较好的应用效果。     

基于STM32微控制器的表面缺陷视觉检测方法

表面缺陷检测是产品质检的重要工序之一,现有深度学习视觉检测大多基于云端服务器,存在模型大、算力需求高、成本高等不足。以STM32微控制器为核心,提出了一种基于轻量化网络的表面缺陷视觉检测方法,采用轻量级SSD作为缺陷检测模型,利用MobileNetV1替换原有的骨干网络VGG-16以减小网络规模;采用INT8量化的训练后量化方法对模型进行计算加速,生成的TFlite模型仅有578 KB,运行占用RAM仅为288.29 KB,并在STM32微控制器中实现了模型的移植和部署。实验测试结果表明,该方法能实现锂电池表面划痕和凹坑两种缺陷的边缘侧准确检测。     

基于虚拟仪器的质量检测机器视觉系统

对机器视觉、虚拟仪器各自应用的特性作了比较，指出了机器视觉和虚拟仪器相互结合的技术优点，探讨了基于虚拟仪器的质量检测机器视觉系统的物理实现问题。文章比较详细地讨论了光源设计、摄像机、图像采集卡选取和系统软件设计等方面的技术实现细节。     

强大的Power Vision电能分析功能

详细介绍了IDEAL的Power Analyzer 800系列电能质量分析仪强大的软件分析功能。     

基于Mask R-CNN的轮毂缺陷分割技术

汽车轮毂在铸造过程中不免有缺陷的产生,为实现工业检测自动化的需要,提出了基于Mask R-CNN的汽车轮毂缺陷自动分割方法,采用卷积神经网络模型训练参数来代替传统的人工设定参数。首次将Mask R-CNN应用于轮毂缺陷图像的识别,通过深层次的卷积网络训练可以使模型识别轮毂缺陷特征并将不同缺陷类型标注并分割开来,从而实现轮毂X射线图像的自动分割。实验表明,使用Mask R-CNN模型对复杂轮毂缺陷的识别率有93%以上,并对不同的缺陷类型都有效果,且每帧检测时间达到0.24s/帧,满足工业轮毂缺陷检测的要求。     

基于机器视觉的弹簧组件外观检测

在汽车零配件装配生产线上,视觉检测系统已成为不可或缺的重要组成部分,以用于严格控制零件的装配质量。本文着重介绍了视觉检测系统设计的一般方法,并以弹簧组件的外观尺寸检测为例,探讨视觉检测中的精度问题在弹簧组件的测量参数中,弹簧和活塞直径用于辨别产品类型,而同心度的测量是保证整个产品贯通性、密气性的重要指标,需要严格加以监测。由于弹簧轮廓为不规则形状,又限于从产品侧面采集图像,不能直接测量弹簧和活塞的同心度,所以对测量算法提出了新的要求。在该系统中,为解决同心度检测精度问题提出了间距测量法和中心线测量法两种方案,并比较它们的检测效果,为系统设计提出相关意见。     

基于几何模型的快速视觉检测方法

本文提出了基于几何模型的快速视觉检测方法。该方法采用几何模型驱动的图像处理策略，利用产品的几何模型，根据用户的检测要求，制定检测索引表，用检测索引表导计算机进行数据处理，以提高机器视觉的智能程度和数据处理速度。实验表明，采用该方法的激光机器视觉检测系统，在速度和精度上都可达到在线检测的要求。     

Control of a 6DOF Mobile Manipulator with Object Detection and Tracking Using Stereo Vision

A supportive mobile robot for assisting the elderly is an emerging requirement mainly in countries like Japan where population ageing become relevant in near future. Falls related injuries are considered as a critical issue when taking into account the physical health of older people. A personal assistive robot with the capability of picking up and carrying objects for long/short distances can be used to overcome or lessen this problem. Here, we design and introduce a 3D dynamic simulation of such an assistive robot to perform pick and place of objects through visual recognition. The robot consists of two major components; a robotic arm or manipulator to do the pick and place, and an omnidirectional wheeled robotic platform to support mobility. Both components are designed and operated according to their kinematics and dynamics and the controllers are integrated for the combined performance. The objective was to improve the ac-curacy of the robot at a considerably high speed. Designed mobile manipulator has been successfully tested and sim-ulated with a stereo vision system to perform object recognition and tracking in a virtual environment resembling aroom of an elderly care. The tracking accuracy of the mobile manipulator at an average speed of 0.5m/s is 90% and is well suited for the proposed application.     

公路视觉导航中基于卡尔曼滤波器的3D运动参数估计

本文通过对室外行驶车辆上的CCD摄像机所采集的长序列立体图像的处理与分析 ,研究基于卡尔曼滤波器的三维 (3D)运动参数估计方法 ,以实现公路视觉导航中车道线的自动检测与跟踪。本文还阐述了一种扩展的卡尔曼滤波算法     

基于PIC单片机的一种车载红外夜视仪设计

本文介绍了一种基于PIC系列单片机的红外夜视系统,该系统以单片机PIC16F877及PIC16F876为核心完成数据采集和系统控制,利用MAX487完成单片机之间的串行通信。给出了系统软硬件设计方法,实验结果证明了系统的实用性。     

计算机视觉二维刀形检测及刀具预调仪系统的研究

本文论述了一种基于计算机视觉测量的刀具预调及刀形检测系统,分析了系统结构和测量原理,以及视觉系统硬件软件的结构及实现方法,并给出相关的测量实验数据。系统的研制实现了高效、客观、自动化的刀具检测,为高精度加工提供了保障。     

Design and Development of a Vision-based Hydraulic Operated Mending Machine for Repairing 3W Forks

Three wheelers (3Ws) are widely used in low and middle-income countries, particularly in Asia Pacific region as a comparatively cheap method to passenger transportation and goods delivery. The frequent use of 3Ws in day-to-day activities have caused a large number of accidents causing injuries to their passengers. Less research has been carried out to identify the reasons behind 3W accidents. The survey carried out prior to this research has identified that the stability control and speed control are the two key factors which the 3W accidents attributed to. 3W fork is the main mechanical element that controls the balance and the stability of the vehicle. A damaged 3W fork (a physical damage or a slight deformation) unbalances the 3W and had been identified as one of the reasons for large number of accidents. Therefore, correctly reforming the damaged fork is of paramount importance, when concerning the safety of the 3Ws. Traditionally, both heat-treating and cold-working techniques are used in the mending processes. Not only this manual-labor repairing process weakens the strength of the fork, but also the profile produced is inaccurate. This paper discusses a hydraulic operated fork mending machine with an image processing technique to reform the damaged forks in 3Ws. An image comparator-based imaging technique is used for this machine vision-based visually guided fork repairing process. Three cameras have been used to capture the images from three perpendicular directions. A contour sketch of the original fork (before the deformation occurs) has been compared against the faulty fork, to assist the worker to carry out the repairing process. The preliminary experimentations have shown that the proposed technique can improve the repositioning of the camber angle by repairing the damaged fork.