基于深度学习的航天密封圈表面缺陷检测

针对航天密封圈表面缺陷人工检测效率低、传统图像处理检测算法通用性差的问题,提出了两种基于深度学习的密封圈表面缺陷检测算法。首先,针对缺陷大部分为小目标的特点,选取对小目标较敏感的RetinaNet网络作为检测算法的基本架构,通过在RetinaNet网络中引入轻量级网络MoGaA构建出MoGaA-RetinaNet算法。然后,为了提高检测精度,在MoGaA-RetinaNet基础上,用分解卷积模块代替MoGaA骨干网络中的深度卷积构建了newMoGaA骨干网络,设计出newMoGaA-RetinaNet算法。最后,在测试集上的实验结果表明,MoGaA-RetinaNet算法比RetinaNet算法检测速度更快,但检测准确率略低;而newMoGaA-RetinaNet算法实现了检测精度与检测速度的良好平衡,比RetinaNet算法准确率提升4.5%,达到92%,检测速度提升55%,达到31 frame/s,网络参数量减少50%。所设计的newMoGaA-RetinaNet算法可以实现密封圈表面缺陷的快速准确检测。     

基于图案完整性的高反射曲面缺陷检测新方法

高反射曲面零件的表面缺陷检测是一项具有挑战性的工作,以钢球为例,提出了一种通过识别反射图案的完整性进行表面缺陷检测的新方法.该方法基于钢球表面的反光率极高且达到镜面成像的特性,将钢球置于穹顶形光源内部,光源罩内壁修饰有规则、完整的图案.若钢球表面存在缺陷,则其反射形成的修饰图案的像将在缺陷部分发生扭曲变形或间断缺失.采集钢球表面图像,检测修饰图案所成像的完整性即可实现表面缺陷的检测.设计了内壁修饰同心圆图案的新型光源,利用上述方法,对钢球表面缺陷进行了有效提取与分析,取得了良好效果,验证了该方法对于高反射曲面零件表面缺陷检测的有效性.     

航天密封圈智能测量与检测系统的集成

为了实现航天用O形密封圈的智能化全自动测量与检测,建立了双工位智能测量与检测系统,研究了大量程测量与曲面缺陷检测系统集成方案以及测量路径自主规划技术。首先,针对O形圈的柔性结构、曲面外形以及内径与截面直径之比跨度大的特点,提出基于多视场协同的双工位智能测量与检测方案,介绍了系统集成方法及其工作原理。然后,根据密封圈在大视场中的全景图信息及检测路径规划基本准则,导出了通用的小视场图像采集路径计算方法。最后,建立了密封圈检测路径的物理坐标与大视场图像坐标的映射关系,实现了系统的智能化全自动检测。实验结果表明:本集成方案能够对外形尺寸为Φ5.4~Φ140mm的O形圈进行智能化自主测量与检测,实际检测路径的位置与理想位置之间的平均误差为0.086mm;与手工测量和检测相比,效率提高了20倍以上,能够满足航天用精密密封圈的智能、高效、全自动测量与检测要求。     

一种高反射曲面表面缺陷的反射条纹检测方法

针对高反射曲面表面缺陷的检测,提出了一种基于计算机视觉的反射条纹检测方法。该方法根据该表面的高反射性和曲面特性,对曲面反射的照明光源内壁附着条纹的完整性进行检测,从而判断曲面表面是否存在缺陷。反射条纹检测系统由计算机、相机和照明光源组成。实验中,照明光源采用内壁附着同心圆条纹的穹顶漫射光源,相机通过照明光源的观测孔对曲面进行拍摄,将拍摄的黑白条纹图像送至计算机进行判别。实验结果表明,基于本方法的检测装置对某钢球生产厂家直径为0.8 mm的钢球缺陷的有效判别率为96.7%,其中G10等级及以下的钢球均被检出,满足其G10等级钢球的检测需求。本方法能够对高反射曲面表面的常见缺陷进行有效检测和判别。     

结合暗场散射与曲率成像的镜面缺陷检测方法

在镜面表面缺陷检测技术中,常用的暗场成像检测法对于波纹类的三维镜面缺陷难以形成对比度,为此提出了一种结合暗场散射法和曲率成像法的综合型镜面表面缺陷检测方法.分别对暗场成像原理和基于条纹反射的曲率成像原理进行了理论分析;构建了结合两种成像模块的综合型镜面缺陷检测的实验装置;对注塑反射镜和抛光玻璃薄片两种样品进行了缺陷成像...     

复合材料缺陷的红外热成像检测研究

针对复合材料内部缺陷检测的问题,采用两个并排五根半镀白卤素管灯阵列对样品进行对称式热流加热,并采用高灵敏度红外热像仪作为检测设备,搭建了反射式主动红外热成像检测系统。利用该系统对碳纤维树脂和玻璃纤维树脂层合板孔洞及夹杂缺陷样品进行了检测,分析了两种材质样品表面温度曲线差异的原因,讨论了孔洞几何尺寸对样品表面温差变化的影响,以及缺陷表面出现峰值温差时刻不成比例的原因。实验及研究结果表明:该检测系统可以对缺陷样品进行检测;缺陷深度和孔径大小对样品表面温差的影响可为后续通过温差曲线判断缺陷特征提供借鉴。     

成像无损检测中缺陷的分类与面积计算

研究了无损检测中二维图像的结构特点,将缺陷按形状分为三类,即简单缺陷、凹陷缺陷、空洞缺陷,并对缺陷进行了严格的定义,同时,给出了基于边界点的缺陷面积计算公式。     

混凝土柱内部缺陷的红外热成像无损检测

以含有缺陷的混凝土结构试件为研究对象,运用传热学理论,对热流在试件内部的传递过程进行了仿真分析,获得了试件表面的温度信号.结果表明,缺陷处与完好材料处对应试件表面温度存在着明显差异,红外热成像无损检测技术可用于实现对混凝土内部缺陷的检测.     

复合材料曲面构件缺陷超声三维成像方法

针对目前复合材料曲面结构缺陷检测技术存在的检测结果不直观、效率低等问题,提出一种基于超声相控阵的缺陷三维成像方法。使用三维激光扫描仪获取曲面的点云模型,通过平行截面法规划检测路径,然后使用相控阵轮式探头采集超声图像数据。利用均匀三次B样条函数拟合检测路径与曲面,根据扫查步长和图像序列关系计算超声图像数据点的空间位置以生成超声点云集。最后利用体素化降采样方法对超声检测结果进行重建,实现复合材料内部缺陷的三维成像。实验结果表明,本文方法的缺陷成像结果与CT检测结果的平均误差为1.14 mm,能够快速准确地重建缺陷的位置、形状与尺寸信息,实现复合材料曲面样件内部缺陷的精确表征。     

基于超声红外热成像的缺陷检测与定位研究

超声红外热成像以超声作为激励源,能够用于检测多种工件,但是由于热传导效应及空气的散射,检测结果中缺陷边缘较为模糊,成像对比度不高,并且会有温度分布不均引起的"散斑噪声"。为解决以上问题,提出了一种对超声红外热成像结果进行缺陷检测和定位的方法,使用限制对比度自适应直方图均衡(contrast limited adaptive histogram equalization,简称CLAHE)方法对图像进行对比度增强,用巴特沃斯滤波器进行降噪,根据图像的局部方差特征判断是否有缺陷,并通过形态学处理对缺陷中心进行定位。实验表明,根据局部方差可以对图像进行有效判断,经过形态学处理之后能够准确定位。该研究为通过超声红外热成像实现缺陷检测及定位提供了一种便捷有效的方法。     

面向机柜表面缺陷检测的不均匀光照和低亮度图像增强方法

光照条件是大尺寸机柜表面缺陷检测的重要影响因素。当光照分布不均匀或光照强度不足时,采集得到的机柜表面图像质量低,造成缺陷检测误差。为此,提出一种融合卡通纹理分解和最优双曲正切曲线的图像增强方法。首先,采用导向滤波将机柜表面图像分解为卡通图和纹理图,利用高斯尺度空间理论建立光照模型,实现不均匀光照去除;其次,研究图像的双曲正切曲线性质,通过图像加权拉伸实现低亮度图像增强;最后,采用对比度、亮度和灰度方差乘积对图像增强效果进行评价,同时对增强前和增强后的图像进行缺陷检测,进行对比分析验证。实验结果表明,该方法能实现光照不均且低亮度的机柜表面图像增强,机柜表面缺陷检测的准确率显著提升,召回率提高了29%,F值提高了21%。     

基于双向反射分布函数的海面红外偏振特性表征模型

针对红外波段下海面偏振特性建模的问题,在双向反射分布函数的基础上,建立了海面微面元的偏振双向反射分布函数模型。综合考虑了海面的自发辐射效应和反射效应对探测器接收辐射的影响,提出了一种新的海面红外偏振特性表征模型。利用Elfouhaily海浪谱和快速傅里叶变换计算了海面的高度场信息和斜率信息。数值计算了不同观测天顶角和不同风速下海面自发辐射的线性偏振度,以及不同入射天顶角下海面反射辐射的线性偏振度,仿真生成了海面和舰船的红外偏振图像。仿真数据与文献数据的对比分析表明,本文所建立的红外偏振特性模型适用于分析海面的红外偏振特性。与传统的红外强度图像相比,红外偏振图像可以提供更多关于海面的细节信息。同时,目标与海面的偏振特征差异更明显,对比度更高。所提出的海面红外偏振特性表征模型对海上目标的探测识别应用具有重要的意义。     

用于缺陷检测的指尖型大面积光学式触觉传感器设计与性能研究

对各种具有复杂曲面及平面的材料进行缺陷检测的过程中,传统触觉传感器存在探测面积小、探测效率低等缺点。针对这些问题设计并制备了一种指尖型大面积光学式触觉传感器,并将该传感器应用于多种材料的表面缺陷探测中。所设计的传感器外形类似人类手指尖端,同时具备指型曲面和平面双接触面,可满足各种复杂接触面的探测需求。传感器中设计了微型传动装置用于带动摄像头转动以提高成像质量,并通过转动采集多张图像使用APAP图像拼接算法对其进行拼接,增大单次探测有效面积。通过模拟多种材料表面缺陷并制作触觉图像数据集,采用DeepLabv3模型对其进行训练。实验结果表明,在单次采集的情况下,有效探测面积达到16.3 cm²,模型通过训练MIoU达到91.2%,可实现多种材料复杂曲面和平面的缺陷探测。     

偏振场景目标探测的建模与仿真

针对用光学遥感技术探测复杂场景下的目标时,真实环境下的目标、背景反射以及大气气溶胶辐射之间具有相当大的互干扰性,本文研究了偏振场景目标的建模与仿真技术。介绍了偏振场景仿真的光学理论与偏振模型基础,对Priest-Germer模型进行了数值仿真与分析。基于Priest-Germer模型,开发了偏振视景目标探测仿真软件,给出仿真软件的设计思想和软件框架。介绍了偏振双向分布反射函数模型,给出其偏振形式的Stokes表达式并进行数值仿真分析。给出了两种目标模型分别赋予两种不同表面材质时在440nm和600nm波长辐照条件下的4组偏振仿真实验及偏振图像的灰度直方图,并进行比较和分析,结果表明:基于Priest-Germer模型的偏振仿真软件对目标、辐照波长、材质具有较高的敏感性,能够提供较好的分辨和识别能力。     

Development of an optical inspection platform for surface defect detection in touch panel glass

An optical inspection platform combining parallel image processing with high resolution opto-mechanical module was developed for defect inspection of touch panel glass. Dark field images were acquired using a 12288-pixel line CCD camera with 3.5 µm per pixel resolution and 12 kHz line rate. Key features of the glass surface were analyzed by parallel image processing on combined CPU and GPU platforms. Defect inspection of touch panel glass, which provided 386 megapixel image data per sample, was completed in roughly 5 seconds. High detection rate of surface scratches on the touch panel glass was realized with minimum defects size of about 10 µm after inspection. The implementation of a custom illumination source significantly improved the scattering efficiency on the surface, therefore enhancing the contrast in the acquired images and overall performance of the inspection system.