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.     

基于机器视觉的触点零件在线检测系统研究

为了实现对触点零件的外观形貌质量检测,研究并提出了一种适用于机器视觉检测技术的触点类零件在线检测算法。针对触点零件几何及纹理缺陷的检测要求,设计了独特的算法流程。根据触点类零件的几何缺陷对零件图像提取了5种几何特征,针对零件图像的纹理缺陷,采用灰度共生矩阵的方法提取4种零件纹理特征,检测算法分步、有针对性的对触点进行几何及纹理缺陷的检测。文中对特征提取算法的有效性与常规的特征提取算法进行了对比试验,试验表明提出的算法流程较为简单实用,并能准确高效地识别出目前触点零件中存在的主要质量缺陷。系统基本满足触点零件在线检测的准确性及实时性要求。     

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。     

基于机器视觉的图像识别技术应用

在现代自动化生产过程中,机器视觉系统已广泛应用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是可以提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度,是实现计算机集成制造的基础技术。随着机器视觉技术自身的成熟和发展,可以预计它将在现代及未来制造企业中得到越来越广泛的应用。机器视觉工业检测系统机器视觉…     

基于机器视觉的缺陷检测应用综述

针对工业生产过程中缺陷检测的必要性以及传统人工缺陷检测的缺点,研究了基于机器视觉的缺陷检测技术,阐述了典型的机器视觉检测系统的组成,分析了国内外机器视觉缺陷检测技术的应用现状,展望了机器视觉缺陷检测技术的发展趋势,并指出不断优化算法,提高图像处理算法的准确性与鲁棒性,使检测系统更加智能化,是需要不断努力的方向。     

密封橡胶圈缺陷检测算法的研究

密封橡胶圈的缺陷检测主要是靠人工目测,不能满足现代制造业的要求。提出一种基于机器视觉的密封橡胶圈产品缺陷的检测方法。首先通过图像采集装置获取图像,然后利用改进中值滤波对图像去噪,再对滤波后的图像进行Canny边缘检测,最后应用数学形态学膨胀操作突显缺陷,使得缺陷更清晰突出。该方法相比较传统的检测方法,具有非接触、可在线、客观、自动化等突出优点,适合现代制造业的产品检测。     

密封橡胶圈凸点缺陷检测的研究

本文提出了一种基于机器视觉技术的密封橡胶圈产品缺陷的检测方法.利用中值滤波对图像进行去除噪声干扰,然后用canny算法进行边缘检测,并重点对凸点缺陷的边缘检测进行了研究,并由实验验证了本方法的有效性和可行性.     

机器视觉在铜带表面缺陷检测系统中的应用

介绍了将机器视觉技术和LabVIEW图像处理技术应用于在线铜带表面检测的系统设计,以及系统的图像处理算法。系统采用两个面阵CCD摄像头同步采集铜带表面的图像,并通过LabVIEW图像开发模块对图像进行分析和处理,以得到铜带表面的缺陷情况。最后将缺陷图像数据进行分析并存储,根据结果适时发出警报。     

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     

TFT-LCD缺陷检测系统的研究

随着TFT-LCD的技术飞速发展及广泛应用,人工检测良品率的方法已不能保证检测效率和检测精度。针对此问题,提出了一种基于机器视觉理论的TFT-LCD缺陷检测系统,用以满足工业自动化的需求。该系统搭建面阵CCD采集图像平台,检测算法包括提取图像的ROI区域、Gabor滤波、自适应二值化、连通域提取缺陷、计算缺陷的属性特征并标记轮廓线等步骤,最后得出结果。实验结果表明,检测系统对点缺陷、线缺陷的识别率非常高,Mura缺陷针对正视可见的效率良好。提出了一种耦合性好的检测方法,针对不同种类的缺陷采用同一种检测技术,简明、方便、准确地实现了缺陷检测,并可实际应用到工业自动化中。     

基于计算机视觉的架空输电线路机器人巡检技术综述

架空输电线路是电网安全运行和电能可靠输送的关键,对其进行定期巡检至关重要。计算机视觉系统具有集成度高、交互性好、自动化程度高、处理速度快等特点,能够在架空输电线路巡检过程中各类设备的准确识别和故障判断中发挥重要作用,因此计算机视觉系统在架空输电线路机器人巡检与故障诊断中具有广泛的应用前景。从导线的识别、杆塔识别以及绝缘子串的识别等架空输电线路关键设备方面综述了机器人计算机视觉巡检技术及其研究现状,分析了多种相应的图像处理方法,在此基础上对基于机器学习的架空输电线路机器人视觉巡检关键技术进行了总结与展望。     

电触头钎焊质量超声成像无损检测研究与评价

借助于超声C扫描、图像处理、数字控制技术和计算机技术等,研究开发了超声成像无损检测系统,实现了钎焊质量检测的自动化、图形化,从而克服了传统钎焊质量检测方法的诸多弊端,显著提高钎焊电触头的检测精度及检测结果的可靠性,对控制电触头钎焊质量具有极其重要的意义。     

一种CNG储气井井壁腐蚀的视频检测系统

本文将光学成像和图像处理技术应用于压缩天然气（CNG）储气井的井壁腐蚀检测,介绍了检测系统的基本组成和测井的基本方法,并对摄像头近距离相对运动造成的模糊图像进行了矫正,通过滤波、锐化等处理提高图像质量。在此基础上,本文针对CNG储气井检测的特点,采用了一种图像拼接算法——相位相关算法,把多幅图像拼接成连续的井内壁图像。实验表明,本文的检测系统和方法有助于在役CNG储气井内壁腐蚀的检测。     

基于区域生长的电路板图像分割算法的研究

在印刷电路板质量检测中,自动光学检测应用越来越普遍。其原理是采集印刷电路板的图像,运用数字图像处理技术对图像进行分析,由计算机对电路板制造中产生的缺陷进行自动识别。在实际中,由于电路板材质不均匀的特点,采集到的图像包含很多背景噪声,难以进行缺陷识别。本文介绍了一种基于区域生长的电路板图像分割算法。经实验证明,运用该方法对电路板图像进行分割,可以完整地保留电路板的特征,而有效的除去背景噪声。     

基于机器视觉的馈线终端单元插口状态自动识别系统研究

针对不同类型馈线终端单元FTU(Feeder Terminal Unit)检测中的插口状态自动识别问题,设计了基于机器视觉的FTU插口状态自动识别系统。该系统由工控机,图像采集处理模块和工业机器人组成,通过CCD相机与图像采集卡采集并处理图像,应用了中值滤波、灰度化、畸变矫正、相机标定等图像处理环节简化计算的方法,提出了FTU航插口的位置和角度偏差计算方法以及FTU插口视觉特征增强方法。上述方法解决了FTU自动化检测流程中插口识别准确性差、效率低等问题,提高了检测作业的自动化程度,降低了人工带电作业的安全隐患。     

基于LED冷光源技术的NiMH电池矿灯系统的设计与实现

针对目前矿灯系统存在的问题,设计了一种应用1W白光LED冷光源技术的NiMH电池矿灯系统,并对其光效性能进行了分析和设计,研究了该工作电路的实现方法。应用表明,该光源系统结构合理、工作电路简单、光效高,各项指标均满足煤矿技术标准和使用要求。     

多GigE相机高速视觉系统的架构与处理速度研究

提出了一种高精度大视场的高速并行处理系统,采用GigE相机并行检测,所有相机排列成线性阵列,通过千兆Ethernet网络与主机连接,并行检测将各单个相机视场合并为一个大视场,在保持单个相机检测分辨率不变的同时扩大检测的范围;并行检测系统可根据图像数据量的变化灵活配置每台相机采集的图像由单台或多台计算机进行处理;数据传输上整个系统采用非碰撞的确定延时网络传输处理结果以确保实时性。通过使用网络延迟理论和OPNET仿真验证得到系统处理的延迟时间不大于162.8μs。     

车载触摸屏面板模组机器视觉检测系统开发

面板模组是影响车载触摸屏触控性能和光学性能的关键因素,传统的人工检测方式已无法适应现代化工业生产高质量、高效率的需求。针对车载触摸屏面板透过率波动大、检测幅面大、检测精度要求高的难题,研发了一种基于机器视觉的车载触摸屏面板模组检测系统。根据车载触摸屏玻璃检测对象的特点,设计了基于线扫描的车载触摸屏玻璃图像采集系统和图像处理方案,通过对比标准灰度模型、建立灰度值和透过率转换关系、支持向量机分类等技术,实现多种缺陷的动态识别和玻璃屏任一点的透过率在同一台CCD下的测定。实验结果表明,通过图像校正处理和SVM训练,该车载触摸屏面板模组检测系统可同时满足多规格车载触摸屏模组的质量检测,最大尺寸为450mm×250mm,检测速度可达120pcs/h,检测精度达到0.01mm,缺陷检出率超过95%。     

基于USB的储罐底板检测器采集系统

针对目前储罐底板检测器的接口与计算机连接不方便,数据传输的线缆易受干扰,检测信号不稳定等问题,研制了基于USB的储罐底板检测器采集系统。适应36通道高清晰度信号采集和处理的需求,选用了集成A/D转换器的ADuC812型单片机,配合使用CY68013作为USB接口传输控制芯片,完成多路检测信号的采集、数据缓冲以及与上位机的通信。本文重点介绍了采集系统的硬件结构、采集程序设计和USB固件程序设计。该系统已经通过了检测器的现场试验与测试。测试结果表明,该系统满足检测数据的实时采集、传输以及显示的要求,能够完成储罐底板的高速检测任务。     

交流接触器开关电弧的图像采集与处理

综合利用计算机视觉技术、光电子技术、CCD(Charge Coupled Device)高速成像技术和计算机图像处理技术研制了一种集图像采集、传输、存储、处理于一体的新型电弧图像高速采集系统,利用该系统可拍摄到低压电器开关电弧从燃弧到灭弧的一系列图像。为有效地抑制噪声、提高信噪比,本文首先应用自适应中值滤波算法去除随机噪声,然后采用拉普拉斯掩模锐化算法突出图像的边缘和细节,使处理后的电弧运动图像边缘清晰可辨,从而适于对电弧直径变化进行分析计算。通过对处理后的电弧从燃弧到灭弧的一系列图像的分析理解,归纳出低压交流接触器分断电弧的燃弧过程的特点,且发现所得的电弧运动图像特征与电弧的大量仿真结果相一致。