基于机器视觉的罐盖缺陷检测

根据金属材质罐盖制造中生产线上的工作环境和检测要求,针对目前生产线上人工检测的速度慢、效率低、准确率不高等缺点,提出了一种基于计算机视觉的罐盖缺陷检测算法,可快速准确地实现生产线上的金属罐盖的缺陷检测.具体做法是综合一系列图像处理算法,对罐盖罐口、注胶区域、内圆区域等三个主要区域进行检测.结果表明,缺陷检测的速度可达到每秒10个,从而为罐盖的缺陷生产线在线检测提供了很好的支持.     

机器视觉在药品包装缺陷检测中的应用研究

该文提出了一种基于机器视觉的检测方法,用于药品包装图像的缺陷检测。此方法中包括两个关键技术,一是药品包装图像的预处理,二是药品包装图像的区域分割。药品包装图像的预处理,采用均值滤波去除包装图像上的随机噪声,采用中值滤波去除包装图像上的椒盐噪声,采用高斯滤波去除包装图像上的高斯噪声。药品包装图像的区域分割,采用大律法自动设定阈值并完成包装单元和背景之间的区域分割。分别针对胶囊包装和片状包装进行缺陷检测试验,试验结果证实了该文方法的有效性,可以用于药品包装的缺陷检测。     

金属板材表面缺陷检测发展现状

针对目前国内外金属板材表面缺陷检测技术的进展,通过分析板材中常见的缺陷形式,介绍了金属板材表面缺陷检测的常用技术。主要论述了机器视觉表面检测技术中在线检测的应用及发展,并展望了检测技术的发展动向。     

基于机器视觉的透明光学镜片缺陷检测技术研究进展

随着信息化时代的到来及智能电子行业的高速发展,相关行业对透明光学镜片的需求量逐渐增多并对其提出了更高的质量要求。本文从运用机器视觉进行产品缺陷检测的几个关键环节展开探究,包括：对各类镜片的图像采集方法进行研究、对缺陷图像的图像处理算法进行分析、以及对提取出的缺陷的识别分类方法进行归纳总结。从而探究目前运用机器视觉对透明光学镜片进行缺陷检测的发展现状,同时进一步对未来的研究趋势进行了展望和预测,以期对后续工作提供参考。     

基于HALCON的医疗袋缺陷检测

目的 针对现有医疗袋质量检测过程中存在的检测速度慢和检测精度低等问题, 提出一种新的基于 HALCON 的医疗袋印刷图案缺陷检测方案。方法 根据不同医疗袋图案的区域特征进行手动定位, 通过基于形状的模板匹配算法实现目标区域的快速匹配, 利用灰度值差影匹配算法进行缺陷检测。结果 检测出的缺陷与实际存在的缺陷基本吻合, 且检测速度和检测精度均满足要求。结论 该方案能够快速、 准确、 有效地检测出医疗袋图案缺陷, 达到了一般生产线质量要求。     

铣刀机器视觉检测系统设计

铣刀检测是铣刀生产的关键环节之一,针对传统铣刀检测过程中暴露的自动化程度低、效率低等问题,提出了基于机器视觉检测系统的检测方法.论文对系统的总体方案进行了设计,研究了系统的工作原理,并对系统硬件软件进行设计,最后通过实验分析得出结论.实验结果表明,通过视觉检测系统可以检测出铣刀是否合格,并且此法比传统方法有明显的优越性.     

钢化玻璃绝缘子缺陷检测方法及装置研究

介绍了一种新型的钢化玻璃绝缘子玻璃件缺陷检测方法及检测装置。在机器视觉技术的基础上,分析了绝缘子玻璃件缺陷及散射光带出现的统计学规律,采用旋转控制平台和环形大面积LED光源,利用Canny算子边缘检测图像分割技术,并运用人工神经网络分类器,克服了钢化玻璃绝缘子玻璃件形状的复杂性以及缺陷的多样性造成缺陷检测的困难。测试实验结果表明,该装置及其检测方法能够满足工业企业自动化生产的需要。     

基于机器视觉的编织袋表面缺陷检测系统设计与实现

目的 针对编织袋生产中表面缺陷检测效率和精度低等问题,应用机器视觉技术于编织袋表面缺陷检测,进而提高编织袋的生产效率。方法 基于机器视觉设计编织袋表面缺陷检测系统:首先为了降低背景灰度变化对缺陷检测的影响,研究一种同时具有噪声滤除与图像增强功能的预处理算法;其次选取二维最大熵值法对预处理后的编织袋图进行分割,并采用改进遗传算法对它进行优化以增强算法的收敛速度和效果;然后利用特征提取结合形态学处理的方法实现了编织袋表面缺陷的识别与分类;最后应用连通域进行分析,对分类出的缺陷进行统计与定位以获取缺陷的尺寸以及位置信息。结果 采集了200个编织袋缺陷样本,采用文中编织袋表面缺陷检测系统对编织袋样本进行缺陷识别,平均识别准确率为94.0%,处理一幅编织袋图像的时间约为600 ms。结论 该系统具有较高的识别效率和正确率,可实现编织袋表面缺陷的快速检测,满足工业生产的需求。     

基于机器视觉的二维图像质量缺陷检测研究进展

目的 机器视觉图像处理技术是近年在图像处理领域发展起来的一门新兴边缘交叉学科,二维图像的质量检测是印刷行业中必不可少的环节,分析基于机器视觉的二维图像质量缺陷检测流程,探索影响基于机器视觉的二维图像质量缺陷检测精度的相关因素,为后续研究印刷品的二维图像自动化检测和质量控制提供参考。方法 在此基础上,围绕图像预处理中的灰度转换、噪声过滤、固定阈值分割、自适应阈值分割、Otsu法及边缘检测,对图像配准中的基于灰度统计信息分布配准方法、基于特征的图像配准方法进行总结,然后归纳分析图像的缺陷提取和分类。结论 以实际例子对上述研究内容进行了提炼,通过图像预处理中的噪声过滤为后续缺陷提取提供清晰图像,减少伪影干扰;通过图像预处理中的灰度变换、阈值分割、感兴趣区域提取减少系统处理时间,为实现高效的缺陷检测奠定了坚实的基础;通过图像配准消除了机械振动引起的图像位置偏移,确保后续缺陷提取的准确性;通过图像缺陷提取和分类帮助印刷企业找出生产问题,提供有针对性的改进措施,可为生产高质量产品提供支持。     

基于机器视觉的推力轴承垫圈缺陷检测系统研究

为实现推力轴承垫圈表面缺陷自动检测,解决检测过程人工效率低、准确性波动大的问题,设计一套推力轴承垫圈表面缺陷检测及分类系统.针对垫圈表面图像背景复杂,干扰较多难以提取缺陷等问题,用最小二乘法圆拟合提取圆环形感兴趣区域,通过傅里叶变换、低通滤波器和傅里叶逆变换对图像卷积滤波从而抑制干扰;然后基于多个形状指标和多个阈值提出...     

Automatic bubble defect inspection for microwave communication substrates using multi-threshold technique based co-occurrence matrix

The microwave communication substrate is currently using manual inspection from ultrasonic image. The bubble defect ratio is an important index for evaluating the quality of the substrate. It is difficult to formalise standards for the quality inspection procedure by an operator since different numbers of bubbles may be realised. This paper proposes a novel inspection procedure for the calculation of the bubble ratio of microwave communication substrate. First, the optimal threshold is determined for binary image segmentation on the basis of a co-occurrence matrix. Further, the image of the microwave communication substrate is divided into three parts, namely, the image skeleton area, soldering area, and IC working area. The image subtraction technique is used to obtain the global and critical regions for bubbles. After data analysis, if the critical region bubble ratio is larger than 10% of the critical region, then it is judged to be a defect. When a substrate is judged to be non-defective, we should further proceed with the global area detection. If the global region bubble ratio is larger than 12.3% of the global region, then it is judged as a defect. An experiment was conducted to demonstrate the application of this technique. The results showed that the inspection accuracy reached 97.49%. The results of this study provide an effective solution for the inspection of the interface bond quality of a microwave communication substrate.     

复叠系统壳管式回热器的设计研究

回热器是复叠系统中的重要附属换热器,本文采用专业传热计算软件从流道布置方式、管程数等方面对影响回热器换热系数的因素进行研究,阐明壳管式回热器适宜的结构型式。     

基于机器学习的金属近表面缺陷超声检测方法

在超声脉冲回波检测技术中,由表面回波产生的"死区"会隐藏近表面缺陷的回波信号,对于近表面缺陷的实际检测造成一定的干扰.针对上述问题,提出一种将数字信号处理与支持向量机相结合的方法,通过识别缺陷一次回波和二次回波,实现对近表面缺陷位置的准确计算.实验中,通过垂直入射超声脉冲回波法采集轴承内圈的A波信号,使用支持向量机分类...     

智能空调自动控制教学系统设计

阐述了智能空调自动控制教学系统设计,对系统设计思想、功能要求、系统集成、实训环节的建设做了具体说明。对相关专业教学实训基地建设和相关设计人员,有一定的借鉴意义。     

彩色印刷品缺陷在线检测方法的研究与探讨

介绍彩色印刷品图像在线检测的基本流程.探讨相比于灰度图像缺陷在线检测的几个关键技术,对彩色印刷图像颜色缺陷在线检测提出一些新思路.     

基于图像处理的印刷缺陷在线检测系统研究

介绍了基于图像处理的印刷缺陷在线检测系统的结构和工作原理,探讨了系统中的几个关键技术,对如何满足系统对实时性的要求,提出了一些新思路.实际的检测过程表明这些方法是行之有效的,基本满足了系统设计的要求.     

基于机器视觉的包装品质检测系统设计

目的 为提高包装缺陷检测精度,基于机器视觉设计一种包装品质检测系统。方法 介绍机器视觉系统硬件结构,包括载物平台、工业相机、光室、计算机等。在此基础上,以条烟外包装检测为主要研究对象,详细阐述图像处理算法。首先利用中值滤波消除原始图像噪声;然后基于Canny算子实现图像边缘锐化;最终通过图像配准判断条烟外包装是否存在缺陷。结果 通过实验验证,结果表明该系统对合格样本的识别率可以达到100%;不合格样本的识别率也可以达到98.67%;整体识别率可以达到99.33%。结论 机器视觉系统具有识别精度高、性能稳定等特点;图像处理算法可准确区分条烟是否存在缺陷,具有实际应用价值。     

高速注肩机自动控制系统的设计

以新型全自动十工位注肩机为例,硬件上设计了连续运转的工作台和具有独立功能的工位,通过软件对工位信号进行处理,从而控制工作台及工位的动作,实现注肩机的全自动运行;通过现场总线实现控制部件与执行部件之间的通讯,接线简洁明了,并且各执行部件之间互不干扰,保证了系统在高生产效率情况下的可靠性.     

Non-referential,self-compared shape defect inspection for bond pads with deformed shapes

Automated visual inspection algorithms for printed circuit boards have long been focused on geometric defects of conductive paths that comprise regularly straight line and circular arc segments. In this study, we aim at defect inspection of substrate bond pads consisting of rotated and deformed shapes. A non-referential, self-comparison machine vision scheme is proposed in this paper for shape defect detection of bond pads. It is invariant to translation and orientation, and is tolerable to shape deformation of faultless objects. A shape reconstruction technique based on Fourier transforms is first applied to restore an inspection object with varying smoothness. Two discrimination features are then extracted from the point-to-point distances between the original and reconstructed shapes. The first discrimination feature measures the global irregularity of the whole boundary of the inspection object, and the second feature measures the maximum local deviation of the object boundary. Experimental results of numerous real bond pad samples have shown that the proposed self-comparison scheme with the two discrimination features can well separate the clusters of faultless and defective samples.