一种基于图像展开与拼接的精密轴承表面缺陷光学检测方法

建立一种基于机器视觉的精密轴承表面缺陷光学检测系统。利用图像展开和拼接技术获得轴承侧面完整而又没有重复的二维图像,在此基础上对微小轴承表面缺陷进行检测、缺陷提取和分类。实验结果表明:采用该方法能够快速、高效地检测出微小精密轴承表面大于10μm的缺陷形貌;能够准确地对凹坑、裂纹和划痕缺陷进行分类。     

一种用于轴承缺陷图像分割的改进k-means聚类算法

为了实现轴承缺陷无损检测自动化,研究了轴承表面缺陷图像的分割方法。在数字图像处理技术的基础上,提出一种改进的k-means的图像分割算法。先利用二维向量小波变换对图像提取特征,根据表面缺陷特征,运用k-means算法的思想,对其进行改进。试验结果证明,该方法显著提高了分割速度和精度,受背景、光照、角度、姿态的影响很小,具有较好的鲁棒性,具有一定的使用价值。     

基于计算机视觉的微小轴承表面缺陷检测

提出了一种基于计算机视觉的轴承表面缺陷检测的新方法,采用A102fCCD数字摄像头作为图像传感器,利用数字图像处理技术对轴承表面缺陷进行检测,其主要步骤包括:图像的采集;采用边缘保持滤波器进行滤波、降噪;采用阈值法将图像二值化,并进行边缘检测;采用差影方法对有缺陷表面进行识别.试验证明,用该方法进行轴承表面缺陷检测是可行的,并具有方法简单、定位准确、抗噪能力强、计算速度快、实时性好等优点.     

基于YoLov5的轴承端面表面缺陷检测方法

针对工业生产中轴承端面表面缺陷检测采用人工目视检测方法存在检测精度低、可靠性差等问题,提出一种基于YoLov5的轴承端面表面缺陷检测方法。首先,为了克服轴承端面表面缺陷样本数据不足问题,提出一种联合Mosaic与Copy-Pasting策略的数据增强方法对样本进行扩充,然后利用YoLov5具有较好的目标检测性能,基于YoLov5模型构建轴承端面缺陷检测模型,实现轴承端面表面缺陷检测。采用工业现场采集的轴承端面表面缺陷图像数据集进行测试实验,结果表明该检测方法可达到94.7%的检测精度。     

一种X射线成像系统模型及其快速标定方法

利用X射线进行工件内部缺陷检测是目前应用最广泛的无损检测方法之一,基于图像处理的自动检测技术是其主要发展方向.系统成像模型的建立和标定确定了成像目标与其图像之间的几何对应关系,是利用图像进行自动定位与测量的前提.在忽略一些非线性因素如图像增强器输入屏形状等的情况下,针对用于大直径螺旋钢管焊缝缺陷自动检测的射线成像系统,提出一种简便、可操作性强的方法进行建模并进行标定,结果表明了所采用方法的有效性.     

基于机器人视觉的轴承缺珠检测方法

提出一种基于机器人视觉的轴承缺珠检测方法。利用智能相机抓拍轴承图像;利用Otsu法得到轴承图像二值化处理的最佳阈值,利用该方法对轴承图像进行二值化处理,从二值化处理的图像中提取轴承珠的特征;并通过PLC与智能相机通信,将缺珠的轴承分拣出去。实验证明:该视觉检测系统不仅工作效率高,而且检测的结果具有较高的可靠性。     

激光扫描热波无损检测技术在航空发动机涂层中的应用

涂层技术在航空发动机中的应用越来越广泛,介绍了一种基于红外热波成像技术的无损检测方法,该方法采用激光扫描作为热激励源,通过红外热像仪采集红外图像序列并进行分析,从而得到检测结果。将其应用于航空发动机涂层内部缺陷的检测中,结果表明,其能快速检测出涂层的分层缺陷,并对较小缺陷具有一定的检测能力。最后,采用金相技术对试件进行解剖分析,验证了激光扫描热波无损检测的结果,表明该技术可对航空发动机涂层缺陷进行可靠地检测。     

基于改进Niblack算法的轴承滚子表面缺陷检测

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。     

铝蜂窝夹芯结构的数字成像检测研究

蜂窝夹芯结构常见缺陷有蒙皮与蜂窝芯脱粘、蜂窝芯变形、蜂窝芯节点开裂和蜂窝积水等,目前单一的无损检测方法还不能有效地解决蜂窝夹芯结构中的各种缺陷检测问题。针对铝蜂窝夹芯结构,首先制作了6种典型人工缺陷,利用射线DR(Digital Radiography)和计算机射线照相(Computed Radiography,CR)技术对夹杂、蜂窝芯变形、蜂窝芯格断裂、富胶等缺陷进行了数字射线成像检测,得到了高质量的缺陷数字检测图像,并进行了对比分析。针对蜂窝积水检测问题,采用射线DR技术进行了数字成像检测研究,表明积水量大小会影响图像灰度。对含有人工脱粘缺陷的铝蜂窝夹芯结构件,采用脉冲反射法对其粘接质量进行了超声C扫描成像检测研究,通过底波幅值成像得到了脱粘缺陷的超声C扫描数字图像。结果表明:数字射线成像和超声C扫描成像结合为蜂窝夹芯结构提供了一种数字化的无损检测方法。     

基于数学形态学的红外热波图像缺陷的定量分析

红外热波无损检测技术是一种主动式热激励加热的红外热成像技术。在热波检测过程中,红外热成像仪所生成的图像对比度低、背景噪声高,造成缺陷判读和定量分析困难。针对红外图像存在的问题,提出了一种基于数学形态学的分水岭方法,用其对红外热波图像进行图像分割和特征提取。该方法是一种灰值分割方法,具有很强的去噪能力。试验结果表明,该方法能够很好地消除噪声干扰,并能对缺陷的位置和面积进行定量分析,具有工程应用价值。     

连续焊接P-GTAW熔池振荡频率激光光电转换实时检测系统

钨极氩弧焊(GTAW)熔池振荡频率与熔池体积具有直接物理对应关系,但振荡频率检测十分困难. 为此,提出了一种基于光电转换原理的激光光电转换法用于连续脉冲钨极氩弧焊(P-GTAW)熔池振荡频率的实时检测并搭建了试验平台. 采集了激光光电转换法熔池振荡电压信号和图像激光视觉法的激光条纹视频,并对比分析了两种方法的优缺点. 结果表明,图像激光视觉法具有较强抗干扰能力、信噪比高,但算法复杂,很难用于实时检测;激光光电转换法具有高采样率、处理速度快、设备简单、信噪比高等特点,能够满足对熔池振荡信号的实时检测及后续熔透控制.     

Background removal and weld defect detection based on energy distribution of image

The lateral wave in ultrasonic TOFD （time of flight diffraction） image has a tail in transit time, which disturbs the detection and evaluation of shallow weld defect. Meanwhile, the lateral wave and back-wall echo that act as background add redundant data in digital image processing. In order to separate defect wave from lateral wave and prepare the way for following image processing, an algorithm of background removal method named as mean-subtraction is developed. Based on this, an improved method by statistic of the energy distribution in the image is proposed. The results show that by choosing proper threshold value according to the axial energy distribution of the image, the background can be removed automatically and the defect section becomes predominant. Meanwhile, diffractive wave of shallow weld defect can be separated from lateral wave effectively.     

管-管板焊接接头射线数字成像自动检测系统设计

目前对列管式换热器和列管式反应器的检测主要采用射线胶片成像,不仅需要不断投入成本,而且检测速度慢,检测技术明显落后于当今高速发展的数字检测技术。设计了一种新型检测系统,该系统采用步进电机带动线阵探测器围绕被检管的轴线进行圆周旋转,采集数据后传入计算机,经过截取得到焊缝处关键数据,由此建立圆周扫描图像,并经过灰度处理等操作后由计算机屏幕显示给用户。同时该系统还具有辅助判断缺陷、测量缺陷大小、伪彩色处理、中值滤波、旋转图像、缩放图像和平移图像等实用功能。     

Development of auto defect classification system on porosity powder metallurgy products

Automatic optical inspection (AOI) has been applied to many manufacturing fields for defect inspection of mass production parts, such as PCB and TFT-LCD, but it has never been applied to the production line of porous powder metallurgy. By its nature, the powder-formed part has inherent non-uniform porosity pattern on the metal substrate. The defect’s images are not easily separated from the substrate surface using the conventional binarization technique. This study develops a new image processing methodology and employs optical system design to build up an on-line surface defect inspection system for powder metallurgy parts. An analysis algorithm is also developed for the auto defect classification technique. It removes the noise signals from the porous image, detects the object edge and uses the hybrid-based method to sort out defects on the surface, such as crevice, scratch, broken corner and dent. Experimental tests show the maximum miss rate can be controlled to less than 5.65%.     

基于机器视觉的汽车安全带的表面缺陷检测系统

表面缺陷检测是汽车安全带质量检测中的关键环节之一,目前人工检测方法存在效率低、稳定性差的问题,无法满足实际检测需求。搭建一个汽车安全带表面缺陷检测平台,构建基于机器视觉的表面缺陷检测系统。针对汽车安全带的表面缺陷特征,提出一种基于频谱分析的特征提取方法,并讨论频域滤波器的选择和参数的计算。实验结果表明:频谱分析法同Bob特征分析法、直方图法等相比,能更好地满足汽车安全带表面缺陷检测的准确率和实时性要求。     

关于数字化胶片上有本影缺陷的定位定量探讨

虽然射线检测是通过观察胶片上影像的特征来对缺陷进行定性、定位和定量的,但在大多数情况下不能准确确定缺陷的自身高度和深度等一些参数。文章运用几何原理,通过数字化胶片上本影缺陷的影像特征,确立了缺陷在工件中的深度和自身高度的一种计算方法。同时,根据影像的特点对缺陷的水平位置做了适当的修正。最后通过具体实例证实了此方法的应用价值。     

轮箍表面自动荧光磁粉探伤系统及其图像处理技术

介绍了轮箍表面自动荧光磁粉探伤系统的工作原理和结构组成，对荧光磁粉的激发光谱和发射光谱进行了分析和研究，详细介绍了自动磁粉探伤系统中的数字图像处理和图像识别技术。经高精度CCD摄像机提取的检测图像，采用局部平均平滑处理、边缘提取和灰度图像二值化处理后，可有效识别出可疑缺陷，完成荧光磁粉探伤系统的缺陷自动识别。     

基于机器视觉的网络变压器模块缺陷检测系统研究

针对电子元件缺陷传统人工检测方法存在劳动量大、检测效率和自动化程度低、成本高等问题,提出一种基于Halcon的视觉检测系统。针对研究对象的特殊性,提出两次采集、两次判断的多特征自动检测方法,并构建验证试验平台;利用CCD相机实时采集元件图像,再对图像进行中值滤波等预处理,降低图形噪声;采用阈值分割、Blob分析的方法对图像缺陷特征进行形态学特征识别和提取,得到判断结果。实验结果表明:该检测方式能快速、准确、高效地提取电子元件缺陷特征;单幅图平均图像处理时间为131 ms,检测平均准确率为95%;另一方面,自动控制系统稳定性强,精度高,单个元件检测周期平均时间为4.7 s,相教于人工检测效率提高了38%,满足工业要求。     

多电极传感器复合材料缺陷检测系统设计

针对航空飞机在生产和服役过程中,复合材料表面及其内部产生各种各样的缺陷损伤,设计了基于同面16电极阵列的复合材料缺陷检测系统。该系统以FPGA为核心,采用交流激励微电容测量方法提高抗杂散电容能力,由于传统模拟器解调方式的实时性较差,系统采用正交序列解调方式对信号进行处理,提高系统的测量精度。实验结果表明：该系统可以准确地判断出模拟缺陷的位置,重建图像清晰,边缘伪影少。可为同面多电极阵列传感器在复合材料缺陷检测领域的应用提供一定参考。     

基于激光散斑的蜂窝复合材料缺陷检测

通过基于激光散斑检测技术的缺陷信息提取方法,可快速判断缺陷的位置及大小。基于散斑干涉原理,对图像降噪进行了研究分析,试验结果表明,通过傅里叶滤波、图像线性趋势处理、灰度处理、分步解包等图像综合处理技术可有效提取散斑干涉信息,缺陷信号比较清晰。针对该研究结果,对飞机雷达罩进行检测时,运用图像综合处理技术获得缺陷的相关信息,验证了采用该方法提取层压结构和纸蜂窝结构缺陷信息的可行性,有效提高了激光散斑检测的工作效率和可靠性。