轴承外圈侧面缺陷的视觉检测算法研究

针对轴承外圈侧面缺陷的在线检测要求及传统人工检测方法的不足,提出了一种基于差影法的轴承外圈侧面缺陷检测的新方法。该方法通过对轴承外圈侧面图像进行处理与分析,快速、准确地实现了轴承外圈侧面缺陷的识别。首先,使用CCD数字摄像机作为图像传感器进行图像采集;然后,对图像进行滤波去噪、图像分割、边缘检测处理,以对轴承外圈侧面进行快速定位;最后,采用差影法进行缺陷检测,并采用8-连通域法对缺陷进行标记。实验表明,该系统运行稳定,实时性好,抗噪能力强,运算速度快,并可有效检测出轴承外圈侧面缺陷。     

基于机器视觉的轮毂轴承缺陷检测方法研究

本文针对人工检测轮毂轴承缺陷效率低、人为因素影响大的问题,提出了一种基于机器视觉的轮毂轴承缺陷检测的方法。首先,对采集到的轮毂轴承的图片进行预处理,对预处理后的图像进行匹配,实现对目标与缺陷区域的快速粗定位;然后采用基于区域灰度值的图像分割和基于区域形态学的最小二乘法进行缺陷提取。实验表明,采用本方法提取的轮毂轴承缺陷与实际的缺陷图像相似度高,验证了该方法的有效性。     

轴承端面缺陷的视觉检测方法

针对轴承端面缺陷的在线检测要求及传统人工检测方法的不足,提出了一种基于机器视觉检测技术的轴承端面缺陷检测方法,能够通过对轴承端面图像的处理与分析,快速、准确地实现轴承端面缺陷的识别。首先使用CCD数字摄像机作为图像传感器进行图像采集;然后通过二值化处理、边缘检测处理对图像进行快速定位与分割;最后采用8连通域标记法进行缺陷识别。试验表明:该系统运行稳定,运算速度快,抗噪能力强,实时性好,可有效检测出轴承端面缺陷。     

基于机器视觉的机械加工零件表面微缺陷检测方法

为提高微缺陷检测结果精度、提升机械加工零件外观质量，该文引进了机器视觉技术，以某机械生产制造单位为例，设计了一种针对零件表面微缺陷的全新检测方法。根据机器视觉技术的应用需求，搭建了集成工业相机、采集装置、照射光源等为一体的扫描装置，采集零件表面图像；对采集的原始图像进行均值滤波处理，去除图像中可能对缺陷区域的判别造成干扰的因素与噪声；采用阈值分割的方式，提取并划分机械加工零件表面的微缺陷区域；采用提取图像边缘算子的方法，计算零件表面原始图像与待检测图像之间的像素相关性，通过对零件表面微缺陷灰度性质点的匹配，完成检测方法的设计。通过对比实验证明：该方法不仅可以精准检测机械加工零件表面微缺陷，还可以检测到具体的缺陷类别。     

图像识别技术在活塞装配自动识别系统中的应用

介绍了应用数字图像处理与识别技术检测活塞装配的质量问题。针对在工作现场采用CCD摄像机采集的活塞图像，结合模板匹配、阈值分割、特征提取、模式识别等算法，通过适当的处理和分析，对活塞图像中目标文字进行自动检测与识别，最终实现了对活塞装配质量的机器自动识别。实践证明，该方法具有一定的快速性和实用性。     

手机U盘表面焊点缺陷自动检测系统研究

针对手机U盘加工生产中焊点缺陷问题,研究基于机器视觉和图像处理技术的缺陷自动检测系统。使用专用光源与工业相机进行图像采集;经过预处理、倾斜校正、阈值分割、质心提取等图像处理步骤进行焊点区域定位;采用水平投影直方图和连通区域面积作为特征对焊点缺陷进行识别。实验表明,该系统能对任意角度摆放的样品中的焊点区域进行准确定位,且具有良好的缺陷识别效果。     

基于图像识别的微小塑料齿轮检测研究

采用图像识别技术对微小塑料齿轮进行质量检测，针对缺齿、齿歪、披峰等齿形误差的随机性，从计算机视觉系统的构成、数字图像采集、图像预处理和图像分割理论与技术等方面进行深入研究，提出迭代阈值与最大类间方差区域切割综合法，解决了双联齿轮的图像分割难题，其算法适应在线实时检测的速度要求。提出虚拟圆扫描法，实现双联齿轮齿形的缺陷检测。结果表明，该检测技术的缺陷识别率达95%。     

浅地层探地雷达目标探测和定位新方法

提出基于模板匹配的探地雷达目标自动探测与定位新方法，和图像分割方法相结合以减少模板匹配的计算量。将雷达图像分割成可能存在目标的区域和背景数据区域，对可能存在目标的区域进行模板匹配计算。模板根据待匹配点的深度生成。如果探测到金属目标则对模板倒相，实现金属目标的准确定位。所提方法包括图像分割、模板生成、匹配算法、金属目标识别和模板倒相算法。对实测数据处理的结果表明，所提方法探测和定位准确、鲁棒性好。     

基于MATLAB的静态手势分割与识别研究

设计了手势的分割与识别程序系统,采用USB摄像头作为单目视觉下的视频输入设备,结合MATLAB软件对采集的目标图像进行识别。结合基于运动的手势分割与基于肤色的手势分割2种手势分割方法,提取运动肤色区域,通过计算此区域的均值与方差矩阵更新高斯模型,设定合理的肤色相似度阈值检测出图像中的肤色区域,从而将手势图像从背景中分割出来。最后,利用模板匹配的方法,对分割出来的手势进行快速识别。实验证明,程序具有很好的分割效果,在复杂环境下对裸手手势识别的成功率大于90%。     

BGA全自动植球机视觉检测技术及应用

在线缺陷检测是球栅阵列（BGA）植球机研发中的一个难题.本文介绍了视觉检测技术在BGA植球机上的应用.设计了一种图像采集和图像处理并行进行的工艺过程方案,提高了系统的检测速度.通过图像预处理之后提取图像的边缘特征,采用模板匹配法进行识别检测,并在此过程中融合了序贯相似度检测算法（SSDA）,以提高模板匹配的速度.试验证明,该视觉系统的工艺和检测过程均为可行且行之有效的方案.     

基于图像区域像素二阶中心矩的集成电路芯片图像拼接技术

在集成电路芯片光学检测中,完整而准确地获取芯片形貌的图像非常重要.针对集成电路芯片表面形貌图像获取的要求,首先讨论集成电路芯片图像放大采集系统构成及工作原理,并研究图像拼接在精密芯片图像检测中的必要性及重要性,针对集成芯片的微观表面图像特征处理的要求,提出集成电路芯片的区域像素二阶中心矩图像拼接技术,通过建立图像区域像素的二阶中心矩进行匹配点的准确搜索,随后进行芯片精密显微图像的拼接.编程实验证明,采用本方法可获得集成电路芯片表面的清晰图像,并使芯片的微观形貌和细小缺陷等细节能得到很好的展现.     

基于机器视觉的发动机气门入模状态检测

采用基于机器视觉的检测系统替代人工检测方式,对发动机气门电镦成型加工过程中气门棒料入模状态进行检测。通过对气门棒料入模状态的图像处理分析,检测气门棒料是否正常入模,以提高发动机气门生产的合格率。对比分析了灰度平均值法、灰度腐蚀以及空域和频域下模板匹配这四种可行视觉检测方案的实验结果,证明了灰度平均值视觉检测方案具有良好的时效性与准确性,能够满足发动机气门电镦成型对气门入模状态检测的性能要求。     

A hybrid defect detection for in-tray semiconductor chip

The requirements for high-speed and high-precision defect inspection in semiconductor chip are growing rapidly because of the complicated surface in semiconductor chip. Due to manufacturing tolerance of IC tray, the misalignment from the chip positioning shift and rotation are always presented for the application of in-tray inspection. In the beginning, this paper focuses on compensating the positioning shift and rotation of in-tray chip by using the proposed image alignment algorithm before the defect detection. After applying the process of image alignment, a hybrid approach of defect detection is applied to detect the defects of in-tray chip. Furthermore, this hybrid approach simultaneously detects the defects based on its surface by the following two categories: (1) the complicated surface in the circuit and (2) the primitive surface on the bump. As mentioned above, the image alignment strategy and the adaptive image difference method are applied in the detection of complicated surface, and the design-rule strategy is adapted to detect the defects on bumps. Finally, the experimental results show that the proposed image alignment strategy and hybrid approach can accurately and rapidly inspect the defects of in-tray chip. This approach is superior to the traditional template matching in defect detection. In addition, the computational complexity can be efficiently reduced by the proposed hybrid strategy.     

Self-calibration method for vision-guided cell micromanipulation systems

A new self-calibration method for a piezoelectric actuator-based vision-guided cell micromanipulation system is proposed. This method consolidates all the system parameters' uncertainties into a matrix instead of classifying into intrinsic and extrinsic. The position difference of the micromanipulator tip in the image plane between the measured and estimated output which is based on estimations of relevant parameters is assumed to be caused by the matrix. This matrix is estimated by means of collecting several pairs of known input and the corresponding output differences. Matrix standard deviation and gray-value based matching are applied to identify the output differences. Biological contamination is reduced since a calibration template is not required. This self-calibration is particularly suitable for cell micromanipulation systems where the micromanipulator is frequently dismounted and mounted.     

Acquisition and rendering of characteristic images of the wear surfaces of running parts within machinery

Image monitoring of the wear surfaces of moving pairs within machinery is investigated using a microscopy CCD imaging method and computer image process technology. The imaging measurement system of rubbing parts was constructed on the basis of an Amsler friction and wear test machine. Image capture of characteristic wear surfaces was achieved through a synchronous control system with sampling delay computing. Image process technology was applied to characterise the images of adhesive wear and abrasive wear. Wear images were first enhanced by median filtering method then a reiterative algorithm was used to compute the segmenting thresholds. A Kirsch-operator template matching method was then used to detect the edges of the binary image, so that a distinct shape contour expressing wear region features could be obtained. Consequently, the areas and ratios of different characteristic wear regions were measured by means of the image region depiction method of border tracing algorithm.     

基于迭代匹配的橡胶栓图像自适应旋转研究

为解决橡胶栓检测中图像的自适应旋转这一难题,将图像识别中的最小距离匹配方法引入图像旋转,并利用迭代法实现了旋转匹配过程。首先,将旋转角度为0°的标准图像存储为模板,然后计算待检测图像与标准模板间的距离,再利用迭代运算使图像不断转动,减小图像与模板间的距离,直到该距离小于某一给定值。在原始的迭代算法的基础上,还提出了一种简化的迭代算法,在保证旋转精度的前提下具有更快的运算速度。实验结果表明,基于迭代匹配的橡胶栓图像自适应旋转方法精度高,计算速度快,能满足橡胶栓实时检测的要求。     

基于条纹反射的陶瓷球表面缺陷快速检测算法

陶瓷球是一种广泛应用于精密轴承的基础零件,目前尚无成熟的陶瓷球表面缺陷检测设备。为此设计了一种基于条纹反射的陶瓷球表面缺陷快速视觉检测算法。该算法借助图像预处理、灰度累积差分定位、边缘检测、行间差分及模板匹配等方法来定位特征点,然后根据其数量评判球面是否存在缺陷。对直径6.35 mm的黑色氮化硅陶瓷球进行了检测,单幅灰度图缺陷检测时间0.78秒,检测极限为16.5μm。     

基于机器视觉的饰品盒表面质量自动检测系统

针对某工厂以人工方式检测饰品盒表面质量,存在检测效率低、误检及漏检率高等问题,开发了饰品盒表面质量自动检测系统。该系统利用模板匹配方法实现对表面图像的判别,进而根据判别结果来控制系统的设备动作,实现对饰品盒的分类堆放。通过实践检测证明,该系统能够大幅提高产品的检测速度、极大地降低产品的误检率和漏检率,同时也降低了企业的成本。     

针对重复图案晶片自动检测的新方法

具有重复图案阵列的IC在整个芯片中占有较大的比例,针对此类IC的结构特征,提出一种基于旋转不变子空间技术（ESPRIT）算法的自比较模板匹配缺陷检测方法。首先应用ESPRIT算法精确计算出重复图案中结构块的大小,然后将图像中所有结构块对应位置的像素值平均,计算出标准结构块。再根据显微镜视野大小将标准结构块进行扩展形成标准模板,通过比对实现缺陷检测。试验结果表明：采用ESPRIT算法求取结构块大小,具有较高的速度和精度,能够满足IC检测实时性要求。算法的计算复杂度为O(N的3/2次方) ,精度可以达到0.04个像素。