小波分析在管道缺陷超声检测中的应用

在管道缺陷超声无损检测中，作为检测基本数据的脉冲反射回波信号受到电子噪声(包括热噪声和量化噪声)和结构噪声的干扰，使材料的缺陷信号变得难以识别。小波变换借助于时．频局部分析特性，已成为现代信号处理中的一种重要方法。在阐述小波变换基本原理的基础上，研究了管道超声缺陷信号的小波分解与重构。利用此方法对超声信号进行分析，可方便地识别是否存在缺陷以及缺陷的位置。  

基于匹配Gabor滤波器的规则纹理缺陷检测方法

许多工业产品表面纹理都可以被认为是由基本纹理单元在空间按照一定的规则进行排列组合的结果，但由于各种原因，这些有规则纹理图象经常出现的一些缺陷，因而检测这些有规则纹理图象的缺陷是机器视觉检测的重要内容，为了对这种缺陷进行有效地检测，在对这类纹理图象进行功率谱分析的基础上，根据人眼的视觉原理，设计了两类匹配Gabor滤波器，即正常纹理匹配Gabor滤波器和缺陷纹理匹配Gabor滤波器，前者能够突出正常纹理，抑制缺陷纹理，而后者恰恰相反，在将这两类滤波器用于规则纹理图象缺陷的自动检测时，均获得了良好的检测精度和速度。  

机械加工零件表面纹理缺陷检测

在一些对机械加工零件表面的加工精度和表面质量要求较高的自动化工业中，对机械加工零件表面纹理缺陷进行可靠的、有效的检测和分析可以大大地提高生产加工的自动化水平。为了能够对机械加工零件表面进行可靠、有效的检测，根据机械加工零件表面的纹理特点，设计了一种新的图像频域滤波器，用于增强缺陷纹理图像和抑制背景纹理对缺陷纹理检测的干扰，再通过图像分割的方法的实现了缺陷纹理和背景纹理的分割。实验结果显示，这种方法检测速度较快，尤其适用于机械精加工零件表面纹理缺陷的准实时检测。  

基于二维自适应异小波基小波变换的规则纹理缺陷检测

许多纹理具有规则的重复出现的纹理单元，如纺织纤维结构。为了处理有缺陷的纹理图象，提出了一种利用不同自适应小波基与纹理模型匹配的二维小波变换的新方法。与Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ的小波基不同，其行和列采用不同的自适应正交小波基，且用遗传算法得到。实验结果表明该方法能确定纹理缺陷的位置。  

一种路径敏感的静态缺陷检测方法

提出一种多项式复杂度的路径敏感静态缺陷检测算法.该方法采用变量的抽象取值范围来表示属性状态条件,通过属性状态条件中的变量抽象取值范围为空来判断不可达路径.在控制流图(control flow graph,简称CFG)中的汇合节点上合并相同属性状态的状态条件,从而避免完整路径上下文分析的组合爆炸问题.该算法已应用于缺陷检测系统DTS(defect testing system).实际测试结果表明,该方法能够减少误报.  

硅太阳能电池视觉检测方法研究

硅太阳能电池生产过程中的检测是一个重要的环节,针对硅太阳能电池片的特点,提出了一种基于视觉检测的硅太阳能电池检测方法。通过拟合直线和圆进行外形尺寸的测量,并在此基础上通过计算边缘点到拟合直线或圆弧的距离进行外形破损检测。针对丝印后电池表面纹理结构比较复杂的特点,采用多模板匹配并结合差影的方法进行丝印缺陷检测。实验结果表明:提出的方法具有稳定、可靠和精度高等特点,达到了快速、有效地实现硅太阳能电池缺陷检测的目的。  

基于图像处理的BGA封装器件缺陷检测算法

提出了一种BGA焊球缺陷检测算法 ,通过图像处理技术 ,检测BGA器件各焊球的中心位置、焊点直径、各行列坐标等参数 ,以检测是否发生焊球丢失、移位、焊球过大或过小以及桥连等缺陷 ,从而保证BGA器件的质量。  

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RPCA的太阳能电池片表面缺陷检测

目前太阳能电池片生产过程中的缺陷检测主要由人工完成,费时费力,容易受主观因素的影响.文中提出了一种基于RPCA(Robust Principal Component Analysis,RPCA)的太阳能电池片表面缺陷检测方法.该方法对图像矩阵进行变换,使之分解成无缺陷的低秩矩阵图像和有缺陷的稀疏矩阵图像.通过凸优化的方法,分别最小化上述两个矩阵的核范数和1范数,从而使矩阵得以有效快速地分解.同时,文中分别对优化的两种算法:加速逼近梯度(Accelerated Proximal Gradient,APG)法和非精确增广拉格朗日乘子(Inexact Augmented Lagrange Multiplier,IALM)法,在太阳能电池片缺陷检测的计算时间和迭代次数方面进行了比较.最后通过大量实验,证明了上述方法在检测太阳能电池片表面缺陷的可行性和有效性.