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《组合机床与自动化加工技术》2018,(12)
为了提高轴承滚子表面缺陷检测的效率和准确率,设计了一套图像采集装置,采用背光源在轴承滚子侧面打光的方式,获取缺陷区域较明显的图像,克服传统光源照射方式的局限性;针对采集到图像包含无用的背景区域,首先使用阈值分割方法将轴承滚子区域从原始图像中提取出来;然后根据无缺陷轴承滚子图像沿垂直方向灰度值基本保持不变特点,采用改进的Niblack算法对轴承滚子表面图像进行处理,分割出缺陷区域。实验表明,该方法不仅可以有效的检测出轴承滚子的各类缺陷;且在检测效率和精度上优于传统阈值分割算法。 相似文献
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针对在强噪声、低对比度及复杂背景特征下X射线焊缝图像的缺陷检测问题,提出了去噪处理、焊缝边缘分割及缺陷检测的方法.用快速离散Curvelet变换和循环平移相结合的方法,对焊缝图像进行滤波去噪,同时对图像列灰度曲线用最大类间方差法提取焊缝区域.在图像预处理后,采用三阶Fourier曲线对图像列灰度曲线进行拟合并扩展到三维空间,构造出自适应阈值面,最后利用原图像与构造曲面三维灰度图的灰度值差异,准确分割背景与缺陷区域.结果表明,与传统缺陷检测算法相比,该方法能准确提取出焊缝缺陷,漏检率和误判率低,准确率可达95%. 相似文献
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目的 设计一种钢轨表面缺陷检测方法,对钢轨表面存在的缺陷进行快速、准确地检测。方法 首先,利用图像的灰度均值构造灰度均衡模型,对钢轨表面图像中像素点的灰度值进行修正,以克服光照不均的影响。然后,利用图像的谱残差模型与相位谱增强钢轨表面图像中的缺陷部分,引入ostu阈值分割法对增强后的图像进行二值化,对图像中的缺陷区域进行准确地分割提取。最后,利用Gabor滤波器,将二值化图像中的噪声进行滤除,并保留缺陷区域的边缘等细节特征。结果 与对照组方法相比,所提方法的检测效果较好,精确率以及召回率都有所提高。直观测试结果显示,所提方法能够较为完整地检测出钢轨表面缺陷。客观测试实验结果显示,所提方法的精确率为90.11%,召回率为93.41%,且平均耗时为45.17 ms,相对对照组方法而言,耗时最少。结论 所提钢轨表面缺陷方法不仅能够准确地对钢轨表面缺陷进行检测,而且还具有较高的检测效率。 相似文献
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针对X射线焊缝检测图像中存在大量背景冗余信息,焊缝和缺陷难于准确检测提取的问题,提出一种基于先验知识的有监督过渡区域提取及阈值分割方法.根据焊接图像本身的特点,通过先验知识对样本图像进行训练,确定某个区间来估算图像过渡区域的灰度范围,按照模糊子集理论,给出一种新的加权算子来描述局部窗口内灰度级的变化,从而能充分考虑到局部窗口内灰度级变化的频率和幅度,通过计算过渡区域像素的灰度均值,将其作为阈值对图像进行分割.结果表明,该方法能准确地将目标缺陷从焊缝X射线图像中分割出来,具有良好的适应性. 相似文献
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针对油封工件表面啃伤缺陷与背景对比度较低,检测区域灰度分布不均,区域分割与缺陷提取困难等问题,提出了基于熵率聚类分割和环带差分的油封缺陷检测方法。首先将油封图像进行超像素分割,分割为多个检测区域。根据油封灰度值轴向差异大、环向分布均匀的特点,采用环带均值背景差分方法检测啃伤缺陷。实验选择黑色橡胶骨架油封测试,结果证明,该检测算法能够有效实现油封区域分割和表面啃伤缺陷检测,区域分割正确率约98%,缺陷检出率可达95%。 相似文献
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为检测烧结型球状滚抛磨块的圆度和黑心缺陷,提出基于机器视觉的滚抛磨块缺陷检测方法。首先利用单片机、步进电机、采样圆盘、数字显微镜和上位机搭建磨块图像采集系统,实现磨块图像的连续采集;后利用图像灰度化、阈值分割、形态学处理提取磨块区域和黑心缺陷区域;再计算磨块区域的圆度和黑心缺陷尺寸;最后通过磨块缺陷检测试验确定磨块缺陷的检测阈值。结果表明:该方法能够对烧结型球状磨块的圆度和黑心缺陷进行数字化检测,分析磨块制备过程中存在的问题,为磨块制备方法改进提供反馈依据。 相似文献
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为提高PET瓶口缺陷检测精度和检测速度,提出了一种基于机器视觉的PET瓶口自模板快速缺陷检测法。首先在全局阈值分割的基础上,对ROI区域(瓶口端面)构造自模板圆环,并且确保自模板图像和阈值分割图像坐标的对应关系不变。然后在ROI区域上,将自模板图像和阈值分割图像灰度做差进行缺陷检测,避免图像定位和缺陷定位对检测带来的大量复杂计算。通过实验验证,该方法缺陷检测精度达到99.9%,检测时间在50ms以内,有效提高了PET瓶口缺陷检测精度和速度,可以满足工业生产线上对PET瓶口缺陷检测准确性和实时性的要求。 相似文献
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不等厚激光拼焊板焊缝质量检测图像处理方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对激光拼焊过程中的各种噪声干扰,使得焊缝图像复杂多变,本文对结构光视觉焊缝质量检测系统图像处理方法进行了深入研究。在图像预处理中,首先通过加窗处理来获得兴趣区域,采用中值滤波去除图像噪声。针对母材区域和焊缝区域对结构光反射率不同,提出了使用局部阈值来分割目标图像的方法,并使用形态学开运算进一步去除噪声干扰;在结构光条纹中心线提取过程中,使用模板法获得了条纹的边界并用几何中心法提取了条纹中心线;提出了基于焊缝灰度图像的灰度突变和拟合直线法来检测特征点的方法。试验表明,该方法具有较高的特征点检测可靠性,并且运算速度快、抗干扰能力强,具有较高实用价值。 相似文献
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为了提高无损检测的工作效率及可靠性,研究超声图像中缺陷目标的自动识别方法.根据超声D扫描图像的特征,在背景杂波抑制及噪声抑制的基础上,采用基于KSW二维信息熵的阈值分割方法对图像进行二值化处理.结果表明,由于不能兼顾图像各处的细节信息,基于二维信息熵的全局阈值图像二值化方法会产生欠分割.当图像尺寸较大时,全局阈值方法会丢失许多像元数目不多的集群,造成小目标的漏检.基于二维信息熵的局部阈值法充分考虑了图像的局部区域特征,能有效地识别图像中的缺陷目标,从而提高缺陷检出率. 相似文献
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