基于图像处理技术的表面粗糙度检测系统模型

阐述了基于图像处理技术的检测识别系统,针对图像处理在表面粗糙度检测上的应用,提出了相应的检测系统模型。     

基于图像处理的电子元器件表面缺陷检测技术

针对电子元器件的表面缺陷对其性能和品质有直接影响的问题,基于图像处理技术,以晶振外壳缺陷的检测为例,研究了电子元器件表面缺陷的检测技术。首先建立了检测系统平台,然后对所获取的图像进行分析和检测目标分割,并由生成的灰度共生矩阵计算纹理特性值。基于惯性值对纹理的深浅具有敏感性,比较研究之后,采用了惯性值作为检测表面缺陷的指标。试验结果表明该方法能够有效检测平面缺陷。     

基于图像处理技术的铸坯表面缺陷自动检测系统的研究

针对目前国内铸坯表面缺陷检测方法落后、检测效率低的情况,应用图像处理技术,设计了铸坯表面缺陷自动检测系统方案.研究了适合高温高辐射条件下的图像采集方案和算法,采用基于BP神经网络的模式识别方法对铸坯表面缺陷图像进行识别与分类,能够有效地提高铸坯质量管理.     

基于原位观测的固体表面真实接触面积计算

为获得固体粗糙表面实际接触面积和表面形貌,设计一个能够原位光学观测和分析固体粗糙接触界面名义接触区域和实际接触区域的测量装置。采用该测量装置获得不同直径金属小球与玻璃平板在不同载荷作用下的接触图像,采用Canny算子等图像处理方法对金属小球与玻璃平板相互接触产生的牛顿环进行边缘提取和灰度阈值分析,获得接触界面名义接触面积和实际接触面积随小球直径和载荷的变化规律。实验结果表明:粗糙接触界面的名义接触面积随载荷的增加而增加;实际接触面积与名义接触面积之比随载荷和小球直径的增加而非线性增加;在塑性变形阶段,直径较小的金属小球名义接触面积随载荷变化较为敏感,而在弹性变形阶段,则直径较大小球变化剧烈,与Hertz接触理论相符合。该实验装置还可进行接触界面的摩擦学特性分析,如表面形貌、边界膜厚度和磨粒构造等。     

基于实时图像的固体污染物特征参数测量研究

研究油液中固体颗粒的形态特征,是液压系统污染分析和实施污染控制的基础.本文提出了液压系统污染颗粒的形态特征参数体系,并运用显微成像原理和实时图像信息获取技术获得油液中颗粒的实时图像,然后通过计算机图像处理技术,实现了污染颗粒的特征参数的定量测量.     

基于MDT的零件局部表面面积的计算

讨论了各种局部表面面积的计算方法，提出使用折线段逼近法来求解任意形状区域的面积，在理论分析和公式推导的基础上，给出了可行的算法，并以实例验证了此算法的正确性和可行性。     

孵化鸡蛋胚体缺陷在线图像检测系统

主要研究孵化鸡蛋胚体缺陷在线图像检测系统的开发.该系统采用工业高速CCD摄像机拍摄孵化鸡蛋胚体缺陷内部图像,通过高速的图像采集卡获取图像,运用计算机对图像进行处理,实现了鸡蛋胚体(活胚、弱胚、死胚、污染胚)缺陷的自动在线图像检测.运用彩色图像预处理、直方图信息、RGB和HSI颜色模型等相关知识,完成了对孵化鸡蛋胚体缺陷图像特征信息的提取;运用模式识别知识,实现了孵化鸡蛋胚体缺陷的判别,也相应地提高了检测准确性.实验结果表明,该系统改变了传统的人工操作模式,避免了因人而异的检测结果,减小了检测分级误差,提高了检测速度和准确率.     

基于图像处理的对掘进机截齿磨损率的研究

为了研究截齿的磨损率,利用图像处理技术进行截齿磨损试验研究。用CCD摄像机获得完好截齿和磨损截齿的视频段,然后用Matlab读取图像并对其处理,利用统计学的方法,快速计算出两个截齿的平均面积,从而得到截齿的磨损率。该方法具有简单、准确、方便、快捷的特点,这对工作过程中及时采集截齿信息及改进截齿有重要的现实意义。     

内表面污染物的低相干光干涉检测法

为检测透明容器内表面是否存在污染物,建立了基于容器壁内表面反射的低相干光干涉测量系统。实验采用宽带低相干半导体激光光源和改进的迈克尔逊干涉仪。将测量臂光路对准透明容器,并调节参考臂的光程,使容器内表面反射光的光程与参考臂反射光的光程相等,并出现干涉现象,捕捉并记录此动态干涉信号。经MATLAB软件处理并提取此信号,根据干涉光强度的不同即可辨别透明容器内是否存在污染物。该检测法可为生物医学、食品质检等领域检测透明容器内表面污染物提供一种方便快捷的新方法。     

基于图像处理库的机器视觉检测系统的研究

为满足机器视觉检测系统通用性的需求,设计出一套机器视觉检测硬件系统,并在此基础上设计出一种基于图像处理库的检测系统软件。该视觉软件包含一套应用于工业的图像和信号算法处理库,该库作为单独的软件模块,通过插件的方式为通用外观检测软件使用。利用图像处理算法组件分别配置图像处理链,对电容器外观底部露白缺陷和引脚变形缺陷进行检测实验,测试结果表明该视觉检测系统具有较好的通用性和实用价值,可以满足工业领域部分的图像和信号处理的需求。     

基于图像处理技术的番茄成熟度检测研究

提出了一种利用图像处理技术判别番茄成熟度的方法.将实验温室大棚采集的番茄果实图像转化为RGB颜色模型,人工划分阈值并提取果实坐标,以原图像素与人工分量阈值的方差为依据,判别番茄成熟过程的4个时期,为研制番茄成熟度判别设备提供了参考.     

基于机器视觉鸡蛋品质检测机构的研究

针对我国鸡蛋品质人工检测存在劳动量大、检测效率低、准确性差等问题,采用圆弧式滚筒设计实现鸡蛋品质动态检测机构.该机构提高了鸡蛋品质检测的效率和准确率.通过分析得出,在鸡蛋旋转一周内,随连续采集鸡蛋图像数的增加,影响鸡蛋转角误差的因数呈减少趋势,并在确定机构主要参数的基础上,指出了机构与机器视觉系统的最佳匹配速度.     

基于机器视觉的笔芯球珠表面缺陷检测系统研究

针对笔芯球珠表面缺陷检测识别问题,设计并实现了基于机器视觉的笔芯球珠表面缺陷检测系统。笔芯球珠在球面展开机构作用下,通过图像采集模块获取5张可以完全覆盖整个球面的图像。通过对每幅图像进行缺陷图像提取后,采用基于轮廓角点匹配的方法实现对每幅图像中缺陷图像的拼接;基于提取的有效特征组合通过KNN分类算法对完整的缺陷图像进行缺陷识别。试验结果表明,该方法能够对笔芯球珠表面缺陷进行精确有效的检测与识别。     

基于深度学习的表面缺陷检测技术研究进展

随着计算机视觉技术的快速发展,基于深度学习的表面缺陷检测技术实现了爆发式的应用,并逐步成为了主流发展方向。基于深度学习的缺陷检测技术可以近似为计算机视觉任务中的分类、检测、分割等任务,其主要目的是找出物体表面缺陷的类别和所在位置,相较于传统图像处理方法,深度学习在特征提取能力和环境适应能力上优势明显。以缺陷数据标签类型为依据,对近年来基于深度学习的表面缺陷检测技术进行梳理划分,总结目前技术的优点与不足,重点阐述了监督学习下的三种缺陷检测方法。探讨了表面缺陷检测技术面临的小样本以及不平衡样本等关键问题：对于小样本问题目前有结构优化、数据增广、迁移学习等解决方法;针对不平衡样本问题,介绍了近年来热点的无监督、弱监督与半监督学习模型。随后介绍了常用的工业表面缺陷数据集并展现了近年来提出的算法在NEU数据集上的应用效果。最后对进一步的研究工作提出展望,希望能给缺陷检测研究提供有意义的参考。     

基于图像处理的钢球外观检测系统

介绍了钢球外观缺陷计算机自动检测系统的设计及应用。该系统由钢球给料、进给展开、缺陷识别以及分选等部分组成，实现钢球表面缺陷的自动检测，具有可靠、高效的特点。     

基于图像处理的光轴平行性检测系统研究

针对光电系统关键部件光轴平行性检测问题,开展光斑图像采集与检测数据分析的技术研究,建立基于 CCD 相机及 USB 图像采集卡的图像采集与处理硬件系统,通过计算机驱动 CCD 相机完成光斑图像采集,对采集到的光斑图像进行数字处理,得到光斑质心在靶平面的坐标值。根据光学成像原理,计算出该光电部件激光光轴偏差的角度值,得到光电系统光轴平行性的装调量,为光电部件光轴平行性装调提供检测及数据分析工具。     

基于形态特征的玉米种子表面裂纹检测方法

采用数字图像处理技术实现了对玉米种子表面裂纹的识别和检测。选择冷阴极荧光灯(CCFL)设计了图像采集的光照环境,建立了玉米种子图像的采集系统,然后针对玉米种子图像提出了一种基于籽粒形态学特征的表面裂纹检测方法。该方法采用水平和垂直边缘检测算子处理得到裂纹、种子边界和噪声等边缘信息;然后通过玉米籽粒的形态特征寻找其尖端位置,并使用图像代数运算的方法去除大部分非裂纹信息;最后根据裂纹的长度和位置特征提取得到裂纹,并计算裂纹的绝对长度和相对长度。对农大4967和农大3138两个品种的玉米分别选取裂纹粒和无裂纹粒各50粒进行图像识别,试验结果表明:识别准确率分别为94%和90%,基本满足玉米种子表面裂纹检测的精度要求。     

基于图像处理的药片检测系统设计

介绍一个基于图像处理的药片检测系统,用VC++对几种典型的边缘检测算法进行了比较.结果表明多尺度小波边缘检测方法在综合轮廓平滑度、去噪能力、准确率几方面,与其他方法相比是最好的.     

基于图像处理的嵌入式火焰检测系统

针对目前锅炉火焰监视和燃烧状态检测系统存在的火焰图像处理能力不足、实时性差等问题,提出了基于图像处理的嵌入式火焰检测系统,介绍了系统的硬件构成、各功能模块电路和软件设计。现场运行结果表明,该系统能够快速准确地检测出不同工况下火焰的燃烧状态,提供可靠的燃烧预警和灭火保护信号输出,保障了锅炉安全运行。     

基于图像处理技术的药柱内壁表面无损检测系统的设计与研发

设计了一套无损检测系统,包括硬件机械结构部分,基于Visual studio硬件顺序控制系统的电气控制部分和基于Visual C++6.0图像处理软件部分。提出了一种药柱内壁表面图像提取与测量的算法,包括在灰度处理阶段提出了标定反求降质函数法,在图像增强阶段提出了一种改进的快速并行中值滤波法,缩短了处理时间。后又进行了图像分割、细化等步骤。最后基于遍历法测量了图像裂纹的长度。解决了目前药柱内壁表面检测装备自动化水平低,裂纹识别能力差的问题,并且本套装备已经成功的应用在了航天某院的固体燃料药柱内壁表面的裂纹检测作业中,取得了良好的效果。