手机软板自动检测的图像预处理及分割方法

针对自动光学检测在手机软板缺陷检测中对图像处理的要求比较高的特殊性,研究了手机软板图像的预处理及分割的方法;根据手机软板图像存在的噪声多为椒盐噪声的特点,采用中值滤波的平滑方法;而LOG(Laplacian of Gaussian)的锐化方法既可以实现噪声的控制,又能对边缘进行检测,很适合图像的增强;在分割方法的选择上,根据其灰度分布特性,提出了一种改进的自适应阈值选取方法;实验结果证明了算法的有效性和可靠性,为进一步提高手机软板缺陷检测的准确性提供了保障。     

基于图像处理的手机屏幕缺陷检测系统研究

针对手机屏幕生产中的缺陷检测问题,提出了基于机器视觉的手机屏幕玻璃缺陷检测系统,采用光学成像模块、图像采集模块和图像处理软件设计模块对手机屏幕玻璃缺陷进行识别检测,检测效率高,实时性好.对手机屏幕玻璃缺陷检测所需用到的算法进行了研究,针对手机屏幕玻璃缺陷细微、痕浅等特点,提出了基于图像快速匹配的差分算法,实现了缺陷特征的准确提取.     

手机面板表面质量在线检测系统的研究

针对手机面板表面的几种缺陷类型提出了可行的检测方法,设计了基于黑白面阵CCD的在线检测系统.用VC++6.0开发了应用软件来控制系统自动运行和实现算法.将CCD采集的手机面板图像经过去噪、图像分割等处理后根据判别准则判断产品合格与否,完成缺陷检测任务.实验结果表明:该方法可以取得良好的检测效果.     

红外图像处理在墙体空鼓检测上的应用研究

提出了一种基于红外图像的建筑物墙体空鼓检测方法,不但可以远距离、无损地对建筑物空鼓等缺陷进行定性检测,还能对建筑物热工缺陷进行定量分析;采用一种红外图像处理方法来消除墙体温度分布中梯度干扰的影响;通过自适应地调整参数对红外图像进行图像增强处理,有效地排除了环境干扰;通过基于空鼓缺陷边缘轮廓的连通域计算,可直接得到空鼓面积的大小数据;建筑物缺陷现场检测实验结果表明,提出的检测方法既能快速定位出建筑物空鼓等缺陷位置又能以78.3%的精度检测出空鼓面积大小,具有较高的工程应用性。     

缺陷检测系统的图像预处理分析与探讨

在晶振外壳缺陷检测系统中,正确识别缺陷的前提条件是得到高质量的预处理图像。图像预处理的目的为了提高系统所采集图像的质量,通过比较分析并采用平滑处理、二值化、形态学处理等一系列图像处理方法对原始图像进行处理,从而得到纹理清晰、缺陷突出的理想图像,为后期的缺陷检测与识别作好铺垫。     

产品表面图像中的缺陷自动检测方法研究

仔细设计产品表面缺陷检测的图像识别算法是基于图像处理的产品表面缺陷自动检测系统快速并正确地检测缺陷的关键。以E型磁环表面缺陷的自动检测为例,分析了产品表面图像的特征,用梯度直方图自适应阈值分割的方法对图像进行增强和分割;并提出了一种新的快速识别算法对分割后的目标图像进行检测,实验结果表明了该算法的有效性和实用性。     

基于DSP的磁性材料缺陷在线监测系统

在工业制造中,常常需要对磁性材料表面质量进行检测;目前,这种检测仍然采用目视检测手段,既费时费力,又容易漏检,检测结果可靠性差;针对目前国内磁性材料缺陷检测方法比较落后、检测效果较差的情况.设计了一套基于DSP的嵌入式磁性材料表面缺陷的识别与在线检测系统,利用图像处理技术,应用模式识别方法和DSP高速处理能力实现快速无接触测量与分检;经过运行检验表明,该系统能够实时高速地采集和处理图像数据,符合系统对实时性和测量精度的要求.     

焊缝缺陷的超声检测图像识别方法

内部缺陷是影响焊接结构质量的主要因素．为了分析焊缝内部缺陷,快速得到敏感度高、边缘清晰的图像数据,本文根据焊缝缺陷的特点,结合声图像的特殊性,采用基于形态学的有噪彩色图像边缘检测方法,对原始图像进行滤波处理,实现了缺陷信息的有效分割,然后根据缺陷的特点通过数学统计的方法统计缺陷的特征值,最后通过实验证明该方法对缺陷的正确识别具有比较好的效果．     

基于图像处理的带钢表面缺陷检测改进算法的研究

由于在带钢的生产过程中会出现多种表面缺陷,因此本文中研究了一种基于图像处理的带钢表面缺陷检测改进算法对表面缺陷进行有效检测。算法中对边缘检测、图像分块、连通域分析等过程进行了改进,并提出了一种针对带钢图像的图像二值化算法,相较于传统的缺陷检测算法,本文中的检测算法在保证处理速度的同时,可以使处理的图像细节更完整清晰,缺陷定位更准确,且总体的检测正确率在90%以上,为后续缺陷分类提供更加准确的数据支持,可有效解决带钢表面缺陷检测问题,对企业生产过程中的技术改善起到至关重要的作用。     

机器视觉表面缺陷检测综述

目的 工业产品的表面缺陷对产品的美观度、舒适度和使用性能等带来不良影响,所以生产企业对产品的表面缺陷进行检测以便及时发现并加以控制。机器视觉的检测方法可以很大程度上克服人工检测方法的抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大等弊端,在现代工业中得到越来越广泛的研究和应用。方法 以机器视觉表面缺陷检测为研究对象,在广泛调研相关文献和发展成果的基础上,对基于机器视觉在表面缺陷检测领域的应用进行了综述。分析了典型机器视觉表面缺陷检测系统的工作原理和基本结构,阐述了表面缺陷视觉检测的研究现状、现有视觉软件和硬件平台,综述了机器视觉检测所涉及到的图像预处理算法、图像分割算法、图像特征提取及其选择算法、图像识别等相关理论和算法研究,并对每种主要方法的基本思想、特点和存在的局限性进行了总结,对未来可能的发展方向进行展望。结果 机器视觉表面缺陷检测系统中,图像处理和分析算法是重要内容,算法各有优缺点和其适应范围。如何提高算法的准确性、实时性和鲁棒性,一直是研究者们努力的方向。结论 机器视觉是对人类视觉的模拟,机器视觉表面检测涉及众多学科和理论,如何使检测进一步向自动化和智能化方向发展,还需要更深入的研究。     

基于三维数字图像相关法的非接触式动态位移测量方法研究

在动力学实验中,准确测量实验模型的动态位移响应是保证实验品质的关键环节,传统获取位移响应的方法都存在一定缺陷,比如无法全场测量,动态测量效果较差等;针对这些缺陷,提出了一种基于三维数字图像相关法(3D-digital image correlation)的非接触式光学动态位移测量方法,搭建了基于三维数字图像相关法的非接触式光学测量平台,通过地面实验,将测量结果与真实位移进行对比分析,对其使用范围和精度进行了验证;实验结果表明,在像面内平移或垂直运动时,测量精度可靠;在绕像面横轴旋转运动时,角度应尽量小于20°;实验结果为基于三维数字图像相关法的测量技术提供了有效的参考。     

基于度量的嵌入式软件缺陷风险分析研究

通过对COSMIC-FFP模型的扩展优化提出了嵌入式软件系统度量的方法,从而解决了COSMIC-FFP模型不支持对含有复杂数学算法的嵌入式实时系统度量的问题,基于软件规模度量提出了软件缺陷度量的方法。通过对软件规模的准确度量和对软件缺陷风险的分析,发现软件项目过程风险管理的不足,达到降低软件项目过程风险的目的。     

基于CMMI的软件缺陷度量

软件缺陷度量是提高软件质量,进行软件过程评估的重要手段。把软件度量的相关技术应用到软件缺陷管理中,根据CMMI的度量与分析框架,并结合GQIM度量方法,提出基于CMMI的软件缺陷度量模型。该模型可以指导软件企业实施软件缺陷度量,达到更高的软件能力成熟度等级。     

数字式射线图像缺陷检测的C-V方法

数字式射线图像（DR图像）缺陷检测主要是进行缺陷区域的分割和测量,分割精度将直接影响到测量精度。C-V模型是一种新的基于曲线演化理论和水平集方法的图像分割模型,它结合区域信息使得分割结果全局最优,可以很自然地处理轮廓线拓扑结构的变化。针对工件DR图像特点,研究了一种DR图像缺陷检测的C-V方法：首先应用C-V模型进行DR图像缺陷区域的分割,在此基础上,完成缺陷区域几何参数的测量。实验表明,C-V方法能准确地分割出DR图像中的缺陷区域,并获得缺陷形心和面积等参数。     

基于光纤技术的叶尖定时传感器的设计

叶片振动测量对航空发动机、电站涡轮机及各种压气机的强度设计和研究及安全监测非常重要。光纤传感器的出现 ,克服了传统传感器的缺陷 ,为实时精确测量高速旋转叶片振动提供了可靠的保证。描述了基于光纤传感技术的叶尖定时传感器的设计及其性能。     

基于光纤技术的叶定时传感器的设计

叶片振动测量对航空发动机、电站涡轮机及各种压气机的强度设计和研究及安全监测非常重要，光纤传感器的出现，克服了传统感器的缺陷，为实时精确测量高速旋转叶片振动提供了可靠的保证，描述了工于光纤传感技术的叶尖定时传感器的设计及其性能。     

基于容栅位移传感器的管路堵塞监测系统设计

现有的氮磷营养盐原位监测仪存在不足,其进样管路在受污染的水体中容易被堵塞,针对此问题提出了一种基于容栅位移传感器的管路堵塞监测系统。通过容栅位移传感器采集位移信号,经过滑动滤波以后输入STM32单片机处理,对数据分析处理后得到管路形变特征参数,进而判断管路堵塞状态,并启动滤膜更换装置更换过滤膜,排除堵塞保证机器顺利运行。系统测试和实验结果表明:容栅测位移法在非介入式管路堵塞测量中完全可行,为小管径胶管的在线堵塞检测提供了一种新的方法。     

基于图像的精密零件缺陷检测技术

研究零件缺陷检测问题。针对要求机械零件精密度高,传统的图像检测或者肉眼检测很难保证精密零件的细微缺陷被准确检测出来。提出计算机视觉图像的缺陷零件检测方法。采取了去除小成分的方法去除图像中的噪声和一些干扰测量的部分;选取最大类间方差法作为此检测系统的阈值分割方法。采用像素级和亚像素级边缘检测,克服传统方法的缺陷,实现精密零件缺陷的完整检测。实验结果证明,方案切实可行,提高了测试精度,为图像检测提供了可靠的方法。     

基于三维激光与红外热像的容器缺陷检测方法

针对传统的红外检测技术的不足,利用三维激光扫描仪和热红外相机相结合的方法,对容器内壁缺陷进行检测.采用三维激光扫描仪获取容器的三维点云数据,建立容器的精准几何场,同时热红外相机获取容器的温度场;将三维几何场和温度场叠加形成三维多源场,在三维多源场上对缺陷进行识别、定位和测量.实验结果表明:方法可以直观、快速、有效地检测出容器缺陷的位置和几何尺寸.     

基于独立成分分析的表面缺陷特征提取与识别方法

为了提取表面缺陷图像特征,常对图像进行线性变换,但通常的wavelet变换、Gabor变换及其基函数都是预先定义和不变的,不能适应于缺陷图像的特点.为此提出基于独立成分分析(ICA)和拓扑独立成分分析(TICA)的特征提取方法,并将其应用于冷轧带钢表面缺陷自动识别.首先利用ICA和TICA从缺陷集中自适应地估计出基函数和滤波器,这些基适应于缺陷图像的特点;然后用与基对应的滤波器对缺陷图像滤波,提取滤波响应作为特征向量;最后用支持向量机对样本进行分类识别.该方法建立在对缺陷集无监督学习的基础上,能够自适应地提取缺陷图像的显著特征,且计算简单,可并行处理.实验结果表明,文中方法对形状类缺陷、纹理类缺陷及其他缺陷的识别率都非常高,总体识别率可达95.52％.