基于机器视觉的钣金件缺陷在线检测算法

结合图像处理技术,设计了钣金件缺陷在线检测系统,提出了一种基于机器视觉的钣金件缺陷在线检测算法。首先基于几何形状金字塔分层模板匹配算法检测出大部分有缺陷的钣金件,再创新性地结合图像窗口、阈值分割、区域连通、区域面积及长度计算等技术,开发了膨胀窗口区域算法,以此来筛选出满足形状匹配要求但实际为不合格的工件,从而实现了对缺陷钣金件的检测。实验结果表明,该算法响应速度快,正确率高,可达97.7%,满足了实际应用中对准确度和实时性的要求。     

不规则多孔零件的通用匹配算法研究

汽车工业存在大量形状各异的带孔零件,针对不规则多孔零件的模板匹配,提出了一种基于特征三角形的快速模板匹配算法。利用面积特征和距离特征选取匹配孔,采用限定的最小二乘法圆拟合计算匹配孔的精准圆心构建特征三角形;根据三角形的旋转不变性和平移不变性,利用特征三角形提取匹配中心和匹配角进行仿射变换,实现零件的模板匹配和配准。实验结果表明,该模板匹配算法适用于不同孔数的零件,对零件变形的宽容度较高,且不易受匹配孔部分缺失、粘连等缺陷的影响,匹配速度快,可以达到工业零件缺陷检测的要求。     

基于二次特征筛选的覆铜板表面缺陷检测

为了解决机器视觉技术检测覆铜板缺陷误检率高的问题,提出了一种基于二次特征筛选的覆铜板表面缺陷检测方法。采用模板匹配与图像形态学算法检测出覆铜板表面的疑似缺陷。由于覆铜板加工过程中易发生翘曲和弯曲变形,影响了模板匹配的精度,导致第一次检测结果中存在较多的误判缺陷。采用特征选取框提取出疑似缺陷的特征区域,计算其形状特征属性值,通过修正蜂群算法优化后的支持向量机(SVM)对疑似缺陷进行二次筛选。实验结果表明,通过二次特征筛选能使覆铜板表面缺陷检测的误检率控制在3%以内。     

基于机器视觉的轮廓度检测算法研究

提出一种基于形状模板的匹配方法和奇异值分解的迭代匹配方法的轮廓度误差视觉测量算法,该算法可以检测任意形状的玻璃、塑料或金属薄片产品的轮廓度在加工时所产生的误差。首先,在图像中使用基于Sigmoid函数的亚像素边缘检测方法来拟合产品的亚像素边缘,接着使用基于形状的模板匹配方法来进行粗匹配,在粗匹配的基础上使用SVD算法得到图像的旋转平移矩阵,进行精匹配。最后计算对应点之间的距离作为轮廓度误差。     

面向异形玻璃的视觉引导算法研究

提出一种面向异形玻璃基于形状模板的匹配方法和奇异值分解的迭代匹配方法的轮廓度误差视觉测量算法,该算法可以识别定位各种各样的异形丝印玻璃。首先,在图像中使用基于Sigmoid函数的亚像素边缘检测方法来拟合产品的亚像素边缘,接着使用基于形状的模板匹配方法来进行粗匹配,再在粗匹配的基础上使用SVD算法得到图像的旋转平移矩阵,进行精匹配。最后计算相关对应点之间的距离作为匹配精度。     

基于视觉的金属成形工件尺寸和缺陷检测

针对金属成形工件存在成形尺寸误差和外形缺陷,使用人工抽检效率低,不能对全部工件进行检测,大量存在未检出残次品交于客户的问题,提出一种基于HALCON视觉软件的金属成形工件尺寸与外形缺陷检测的方案。该方案基于金属成形工件形态学和灰度值特征,运用边缘提取和圆拟合算法,精确检测金属成形工件内圆孔尺寸。应用阈值分割与基于形状的标准模板匹配算法对金属成形工件进行区域匹配,检测工件外形缺陷。分别采集50个金属成形工件的图像并对其进行上述方法的检测,工件尺寸的检测正确率98. 5%,外形缺陷件检测正确率98%。     

印刷品点和线缺陷自动检测算法的研究

介绍了印刷品质量检测过程自动化的重要意义。分析了印刷品检测过程和基本检测方法，针对印刷品比较常见的缺陷类型：点和线缺陷，提出了较为快速的检测算法。实验结果表明算法是可行的。     

基于双目视觉技术的磨粒高度检测

鉴于传统砂轮地貌检测方法所存在的缺陷，提出了一种基于双目图像的磨粒高度检测方法。该方法采用灰度模板匹配算法，通过优化模板尺寸，可以获得较高的匹配率。通过对各种尺寸的模板进行试验研究，得出优化的模板尺寸。使用优化模板对标准试件进行匹配，并对其高度进行估算，试验结果表明，估算误差小于5％。     

基于形状匹配的片状元件贴片角度纠偏算法

针对上位机模板匹配中精度和速度之间的矛盾,结合FPGA高速并行运算的优势,提出了一种基于FPGA的形状匹配快速纠偏算法。主要在FPGA上利用形状匹配及最小二乘法计算片状元器件角度偏差,并且使用单指令数据流算法实现加速。实验表明,与传统上位机模板匹配算法相比,该文法进一步提高了纠偏精确度,且在纠偏精度保证的情况下,大大减少纠偏时间。     

分层提取匹配印刷电路板元器件缺陷检测

文中提出了一种基于数学形态学与种子填充相结合的分层提取匹配算法,检测印刷电路板(PCB)中的贴片电阻和电容丢失与立碑、集成电路(IC)芯片丢失与极性错误等缺陷。算法分为PCB图像预处理、分层提取、模板分类匹配3部分。算法的关键在于消除无关信息干扰并通过种子填充算法对各类元器件进行分层提取,然后将不同元器件分别进行基于单链表的模板分类匹配。本算法在检测长度为19 cm、宽度为13.5 cm的PCB样本时,在确保精度为0.1 mm以上的情况下最快检测速度可以达到2 s/块。     

一种基于混沌优化算法的PCB板元件检测方法

先进电子制造生产中经常要对PCB板元件进行检测与识别,介绍了一种基于图像模板匹配算法的PCB板元件自动快速检测方法.从检测速度和准确度出发,首先提出了一种图像相似性度量参数指标,并提出一种利用并行混沌算法融合单纯形的算法,来优化搜索图像相似性,给出了算法实现的全过程.用实际拍摄的PCB板元件进行性能测试,验证了该优化算法能提高检测速度.     

基于抖动补偿技术的印刷品图像配准方法研究

在实际的印刷品缺陷检测过程中,存在因相机支架的颤动而导致标准印刷图像和待检测图像在空间位置上配准不精确的问题。为此,在图像去抖动技术的基础上,提出了一种融合SURF(speeded-up robust features)和ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)的运动估计算法。首先,基于SURF算法提取标准印刷图像和待检测图像的特征点;其次,基于ORB算法对提取的特征点进行描述和匹配;再次,将正确匹配的特征点通过仿射模型来求取全局运动矢量;最后,通过求得的全局运动矢量来补偿图像,并完成待检测图像与标准印刷图像的配准。针对待测图像存在的平移、尺度和旋转三种不同变化,分别采用SURF-ORB、ORB和SIFT(scale-invariant feature transform)的运动估计算法进行了性能分析。结果表明,SURFORB的特征点匹配对数量最多,匹配效果最好,SURB-ORB的运动估计时间控制在毫秒级别,满足现代印刷品缺陷检测的实时性要求。因此,融合SURF和ORB的运动估计算法能够对图像进行精确、实时的配准。     

基于形状匹配及纹理筛选的汽车轮毂型号识别

为了对轮毂型号进行识别,提出一种基于形状匹配及纹理筛选的轮型识别算法。首先,确定一个轮辐形状为标准模板并得出其边缘图,把模板作为移动窗口在待识别轮毂图片中移动,逐一计算模板到轮毂图片各感兴趣区域(ROI)的最小二维欧氏距离。若此距离小于设定阈值,则判定搜索到一个与模板相同的形状;然后对待识别的轮毂图片进行随机游走,得出游走直方图,通过改进对游走直方图相似度的评价方式,得出纹理偏差度;最后通过对纹理偏差度的比较确认正确的轮型。识别过程具有非接触、灵活、准确的优点,实验表明对于干扰较大图片也具有较高的识别率和较好的鲁棒性。     

基于支持向量机的布匹图案匹配算法设计

为了解决布匹印花过程中能够快速实现模板匹配的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的匹配算法.匹配算法采用两级分类器,首先对样本布匹图像进行二值化和轮廓提取等处理得到了图像中各种图形的轮廓曲线,选择模板图形的轮廓曲线长度和面积作为简单特征量,建立了基于置信区间的分类器作为一级分类器,实现了初步匹配;然后提取模板与非模...     

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。     

利用最佳伙伴相似性的改进空间正则化判别相关滤波目标跟踪

针对空间正则化判别相关滤波跟踪算法(SRDCF)在目标发生遮挡、尺度变化和形变情况下的跟踪失败问题,提出利用最佳伙伴相似性的改进SRDCF目标跟踪算法。首先,以SRDCF算法为基础,利用双层搜索策略解决目标跟踪中的目标定位问题和尺度估计问题;然后,利用一种新颖的鲁棒模板匹配技术,通过融合空间权重、相关滤波得分和最佳伙伴相似性得分来估计候选目标位置,解决遮挡情况下的目标重定位问题;最后,采用自适应模板更新策略解决遮挡情况下模板漂移问题。本文采用OTB-2013数据集评估本文算法的性能,同时与34种流行算法进行比较,结果表明本文算法的精确度得分和成功率得分分别为0.853和0.648,相比传统的SRDCF算法分别提高1.79%和3.51%。本文算法能很好地解决目标遮挡、尺度变化和形变情况下的目标跟踪问题,具有一定研究价值。     

一种基于入侵检测的模式匹配算法研究

通过对入侵检测系统的基本概念、发展历史和趋势进行详细论述,以及对各种检测方法进行深入的分析,在Boye Moore算法的基础上提出了一种改进算法来实现入侵检测的关键部分——模式匹配,提高了探测引擎的处理速度。通过实验验证,该改进技术能明显提高系统的检测效率和稳定性,达到了对系统研究和设计的初衷。     

一种改进的变网格模板数字图像快速拼接算法

针对工程上需要对大量序列图像拼接,并实时显示的要求,提出了一种改进的基于变网格模板匹配的快速拼接算 法(VGMA),该算法将网格模板在匹配过程中不断调整尺寸,克服了原有网格匹配算法的缺点。在保证拼接速度的情况 下,可以大幅度提高拼接精度,适用于大量序列图像的快速拼接。     

基于计算机视觉的键盘胶帽印刷触点检测

提出了一种基于计算机视觉的胶帽印刷触点检测方法,该方法首先利用模板匹配法对印刷触点进行筛选,然后用触点的周长与面积之比对在第一步中被检为不合格的碳点进行二次检测,以避免误检。最后进行了检测实验,验证了本文所提方法的正确性和有效性。