基于DSP的注塑生产残留物检测控制系统设计

为了提升注塑生产的自动化程度,提高生产效率,避免注塑模具的损坏,设计了一种基于数字信号处理(DSP)和工业相机的注塑生产模具残留物检测控制系统。工业相机将采集的图像信号传送到DSP系统中进行图像处理,DSP系统将检测结果传送到下位机可编程控制器(PLC)中,PLC根据检测结果控制模具开合。结果表明:该检测系统能够取代传统人工检测,极大地提高了检测效率和准确率,增强了塑料制品注塑的自动化程度。     

基于机器视觉的电镀件表面缺陷检测系统

将机器视觉引入电镀件表面缺陷检测中,设计了一种基于机器视觉的电镀件表面缺陷检测系统。该系统由工控机、图像采集卡、工业相机、伺服电机、照明装置和运动控制卡组成。获取电镀件表面光学图像并经预处理后,利用算法提取出图像中缺陷区域边界特征,通过计算用于标记缺陷区域边界特征的白色像素点个数,并与设定的阈值做比较,实现电镀件表面缺陷检测。该系统满足电镀件表面缺陷在线检测的要求。     

基于机器视觉的塑料制品外观缺陷检测

为了克服传统人工检测方法效率低、自动化和智能化程度低等缺陷,设计了一种基于机器视觉的塑料制品外观缺陷检测方法,利用摄像机进行制品外观缺陷检测,实现制品生产流水线的自动化、智能化检测。介绍了机器视觉检测系统组成。为了提高机器视觉检测系统准确率,对采集到的图像进行了均值滤波和边缘分割检测。结果表明:机器视觉检测系统能够实现塑料制品外观缺陷的快速检测,检测准确率平均值达95.8%。     

浅析无线物联网技术在陶瓷制品表面检测中的应用

随着无线物联网技术的深入应用,工业产品的检测方式步入无线化、智能化时代。针对该背景,笔者主要提出一种基于无线物联网的卫生陶瓷产品表面缺陷检测技术。检测系统采用Cortex-A8作为核心芯片构建嵌入式主控平台,并搭载基于OV2710的CMOS检测相机以及MF210型3G模块,在客户端基于Qt开发适用于工控的UI界面,采集到实时陶瓷产品表面缺陷图像后,采取灰色模型算法完成缺陷识别。笔者设计的表面缺陷识别系统能够高效处理陶瓷产品图像,工程实现难度低,组网灵活,适应性强,工程应用意义突出。     

浮法玻璃缺陷在线检测识别方法研究

提出了一种基于机器视觉的分布式浮法玻璃缺陷在线检测识别方法。针对采集到玻璃图像为非均匀图像的特点,首先对图像进行平滑滤波处理,剔除信号波动带来的灰度尖峰和毛刺,然后设计了基于自跟踪的向下阈值曲面分割方法实现缺陷和背景的分割,实现了基于扫描线的图像搜索算法保证缺陷寻找的速度,并利用神经网络对缺陷进行分类。实际应用表明,该系统能够准确可靠的实现在线检测和识别浮法玻璃缺陷,满足了浮法玻璃企业对玻璃缺陷实时检测的需要。     

基于机器视觉的汽车零件涂装缺陷检测方法

设计了一种基于机器视觉的涂装缺陷检测系统来检测汽车零件表面的孔洞边缘缺陷,并在Halcon软件中实现了相关检测算法.首先搭建了检测平台获取图像信息,运用迭代加权拟合的方法实现了对孔洞感兴趣区域(ROI)的定位与提取,从而缩短检测时间;再使用一种带阻滤波器对图像进行预处理,减少了表面反光;最后运用阈值分割等方法对涂装缺陷特征进行识别和提取.该法能快速、准确地识别提取涂装缺陷特征,平均单次识别时间为320 ms,识别准确率为97％,满足工业涂装缺陷检测的要求.     

基于变异系数法的工业产品表面缺陷快速检测应用研究

为了提高工业产品质量控制中表面缺陷检测的准确性和快速性,提出了一种基于机器视觉的工业产品表面缺陷快速检测方法。方法引用变异系数的概念,通过待检测图像和模板图像进行差运算得到差影图像,并通过计算其变异系数以确定阈值,利用分割定位缺陷,从而实现缺陷的快速检测。壁纸表面缺陷检测实验结果表明,本方法提高了图像检测系统的准确性和鲁棒性,误检率大大降低。     

基于物联网的陶瓷制品无线检测系统设计与实现

随着物联网技术的不断提升,产品的检测系统正向无线,智能化发展,在此背景下设计了一种基于物联网的陶瓷制品缺陷检测系统。该系统使用基于ARM11的REAL6410开发板作为嵌入式平台,并搭载ZC301工业级摄像头以及GPRS模块,在工控机上使用Qt进行图形界面开发,接收采集到的实时产品缺陷图像,通过灰色理论算法进行缺陷识别。该无线缺陷检测系统可以陶瓷制品缺陷图像进行实时有效地识别,成本较低,易于组网,可扩展性强,运行稳定,具有较高的实用价值。     

一种轮胎X光图像检测识别方法及系统

正由软控股份有限公司申请的专利(公开号CN 105335692A,公开日期2016-02-17)"一种轮胎X光图像检测识别方法及系统",涉及一种轮胎X光图像检测识别方法及系统,检测识别方法包括离线训练步骤和在线检测步骤。离线训练步骤包括:(1)建立训练样本;(2)对训练样本中的图像进行缺陷检测,计算出训练样本缺陷信息;     

浮法玻璃质量在线检测与分析系统

介绍了一种基于机器视觉的浮法玻璃质量在线检测系统。该系统利用分布式机器视觉处理技术、采用模块化的图像处理方法,实现了缺陷的精确检测和提取,能够对缺陷进行智能分类和分级,并根据缺陷数据对玻璃进行分级打标,满足了浮法玻璃生产中缺陷在线检测的需要。