基于计算机视觉的缺陷检测方法

<正>在现代工业生产中，受生产环境复杂性和制造工艺局限性的影响，难免会造成生产产品表面的一些缺陷，如划痕、油渍、孔洞等（如图1所示），都是不可避免的问题，这些缺陷在一定程度上影响了产品外观，更有甚者会影响到产品的寿命和安全。工业产品缺陷检测技术应运而生，成为制造业领域极具社会效益和经济效益的重要技术。本文针对基于计算机视觉的缺陷检测方法进行了研究和分析。首先，介绍了计算机视觉技术在缺陷检测领域的发展现状。其次，对基于计算机视觉技术的缺陷检测进行分类，并对典型的计算机视觉方法进行分析介绍。最后，对基于计算机视觉技术的缺陷检测进行总结和展望。     

印刷电路板图像模式识别研究

近年来,基于计算机与图像处理技术进行的PCB(印刷电路板)缺陷自动视觉检测的研究开始成为PCB检测的热门方向.图像识别是一门跨学科的前沿技术,近年来取得了突飞猛进的发展,在PCB检测系统中图像识别就是通过对PCB图像进行运算、比较而判断出待测PCB是否为错误板的过程,就是图像处理的最终目的.本文应用数学形态学的知识对P...     

基于机器视觉的印刷品缺陷检测与识别

阐述了印刷品缺陷检测在印刷成品的质量控制和印刷工艺管理中的重要地位和作用;提出了一种新的缺陷检测算法,并给出了系统的设计和缺陷检测流程;研究了一种基于小波变换的图像边缘检测方法,通过与传统缺陷检测算法进行对比,表明基于小波变换的图像边缘检测方法不仅能有效地滤除噪声、检测弱小目标在内的图像的边缘,而且还具有较强的抗噪性能,能检测出印刷品上的微小印刷缺陷;最后通过实验验证了该算法的可行性、可靠性和有效性。     

共烧陶瓷多层基板表面缺陷视觉检测方法研究

介绍了共烧陶瓷多层基板自动光学检测系统中的计算机视觉检测识别的研究,重点介绍了基板图像的采集、预处理、缺陷图像的提取和分类识别方法等文中提出了一种基于多模板比较和链码跟踪识别的缺陷分类识别算法。实验表明,该算法运算简单,运行速度较快,故障识别率高。     

基于虚拟多传感器信息融合的计算机视觉检测方法

在线计算机视觉检测系统的研究就是根据计算机视觉原理、综合利用与计算机视觉相近或相关学科的技术、研究出可以对工业过程生产线上刚性成品及其中间产品实现在线实时检测的系统。本文主要研究了基于虚拟多传感器信息融合的计算机视觉检测方法。     

避免价格战在AOI市场重演

自动光学检测系统（AOI）是目前表面贴装工艺（SMT）组件生产线上的一种质量检测、控制方法，是基于光学图像处理和计算机视觉识别技术原理来对PCB组件生产过程中遇到的缺陷进行检测。在SMT过程中，线路板（PCB）组件贴装生产将要经历焊膏印刷、贴装、回流焊（波峰焊）等工序，每个工序都可能存在质量问题而直接影响产品的合格率。为了提高产品合格率，每个生产工序完成后都必须进行质量检测，尽早发现质量问题。     

AOI系统与应用

随着印刷电路板（PCB）元器件向超薄型、微型化、高密度、细间距方向快速发展,在SMT生产线中,对PCB焊接质量的传统人工检测已不能适应生产的要求,基于机器视觉的自动光学检测已越来越广泛地应用于表面贴装技术（SMTJ生产中。本文介绍了AOI系统与应用,根据PCB缺陷出现的规律设计了AOI系统在SMT生产线中应当放置的位置,AOI系统的工作原理及其应对的缺陷及性能比较。最后。对AOI技术进行了总结并指出了其不足。     

AOI系统与应用

随着印刷电路板（PCB）元器件向超薄型、微型化、高密度、细间距方向快速发展,在SMT生产线中,对PCB焊接质量的传统人工检测已不能适应生产的要求,基于机器视觉的自动光学检测已越来越广泛地应用于表面贴装技术（SMT）生产中。本文介绍了AOI系统与应用。根据PCB缺陷出现的规律设计了AOI系统在SMT生产线中应当放置的位置,AOI系统的工作原理及其应对的缺陷及性能比较。最后,对AOI技术进行了总结并指出了其不足。     

AOI系统与应用

随着印刷电路板（PCB）元器件向超薄型、微型化、高密度、细间距方向快速发展,在SMT生产线中,对PCB焊接质量的传统人工检测已不能适应生产的要求,基于机器视觉的自动光学检测已越来越广泛地应用于表面贴装技术（SMT）生产中。本文介绍了AOI系统与应用,根据PCB缺陷出现的规律设计了AOI系统在SMT生产线中应当放置的位置,AOI系统的工作原理及其应对的缺陷及性能比较。最后,对AOI技术进行了总结并指出了其不足。     

基于虚拟仪器的印刷质量检测研究

应用IMAQVision工具包在LabView虚拟仪器平台上开发出用于印刷质量检测的机器视觉系统，该系统利用IMAQ提供的强大图像处理功能，如边缘检测、图像校正、滤波、图像特征提取、阈值分割、数学形态学处理、模板匹配等，能够对印刷过程中产生的各种缺陷进行自动检测和识别。具有较高的精度和通用性。     

危险气体罐车液位计算机视觉监控识别报警系统设计

在计算机视觉环境下,对危险气体罐车液位的检测识别,保障车辆运输安全。结合视觉图像处理技术,采用嵌入式超声无损检测方法,进行危险气体罐车液位计算机视觉监控识别报警系统设计。首先进行液位检测原理分析,构建系统装置的总体结构模型,进行危险气体罐车液位计算机视觉监控识别报警系统的硬件模块化设计和软件设计,设计了计算机视觉监控识别报警系统的超声信号A/D采样电路、时钟电路、滤波电路、程序加载电路和电源电路。基于计算机视觉监测方法,进行危险气体罐车液位内部状态特征的视觉监测。实验结果表明,该系统具有较好的液位检测性能,实现危险气体罐车液位的有效监控识别与报警,性能可靠稳定。     

基于机器视觉的表贴芯片缺陷检测系统研究

基于表贴芯片缺陷检测的需要,设计了一种基于机器视觉的表贴芯片缺陷检测系统,并对该系统的硬件和软件部分作了简要介绍,重点研究了芯片的引脚边缘检测算法,在此基础上实现了芯片长度、宽度和间距等特征参数的提取。测试结果表明,该检测系统能达到在线生产的工艺要求。     

荧光磁粉探伤自动化检测系统

介绍了如何实现荧光磁粉探伤自动化检测系统。该系统在荧光磁粉探伤原理的基础上,以计算机作为中心控制系统,控制磁粉探伤机和步进电机,同时结合图像处理和机器视觉技术,对工件的金属壳体进行尺寸和缺陷检测。     

基于图像处理的胶囊外形快速检测系统设计

为了提高胶囊检测的速度和精度,提出了双通道胶囊外形快速检测技术及系统。运用基于图像处理方法的计算机视觉技术,实现对医用空心胶囊外形的快速准确检测。采用近红外以及可见光的双通道方法实现对胶囊360°、两个端面及内部缺陷全方位的自动检测。主要通过双阈值分割和方形滑块算法分别实现对胶囊轮廓和胶囊结合体的提取,通过边缘检测以及孔洞填充算法实现对胶囊缺陷的检测。胶囊外形快速检测系统可对多种类型胶囊的多种缺陷进行检测,同时具有速度快、准确率高、系统运行稳定等优点,在医用空心胶囊外形的检测中具有较好的应用性。     

基于三重注意力的轻量级YOLOv8印刷电路板缺陷检测算法

在全球产业中,印刷电路板的生产和应用持续增长,已经成为各种电子设备的核心组成部分。由于缺陷尺度较小的问题以及检测模型轻便嵌入便携式设备的需求,印刷电路板图像的自动缺陷检测是一项具有挑战性的任务。为了满足智能制造和使用中对高质量印刷电路板产品日益增长的需求,提出一种基于YOLOv8的印刷电路板缺陷检测改进方法。首先,采用轻量级网络MobileViT作为主干网络,减小模型体积和计算量。其次,引入Triplet Attention模块,增强张量中不同维度间特征的捕捉能力。最后,将边界框损失函数替换为LMPDIoU,直接最小化预测框与实际标注框之间的左上角和右下角点距离。实验表明：改进后的检测模型能够在拥有极小参数量的同时保证小尺寸缺陷检测精度较高,模型参数量降低率为89.38%,满足轻便嵌入便携式检测设备和计算机资源受限的场景应用,证实了在印刷电路板缺陷检测领域具有良好的应用前景。     

电致发光太阳能电池板缺陷检测系统设计

电致发光太阳能电池板具有转化效率高、使用寿命长、使用安全、不需要辅助能源等优点,已成为目前研究的热点。在太阳能电池板的生产过程中,环境条件和人为操作的影响会造成太阳能电池板表面存在各种各样的缺陷。本文介绍了一种基于计算机视觉技术的太阳能电池板缺陷检测系统,该系统采用CCD摄像机采集图像,运用数字图像处理技术对采集到的图像进行处理和分析,判断太阳能电池板表面是否存在缺陷。     

基于机器视觉的匣钵缺陷检测系统

针对锂电材料行业匣钵缺陷检测需求,设计了一种基于机器视觉的匣钵缺陷检测系统。该系统结合了光度立体算法以及机器学习算法,使用光度立体算法检测匣钵的腐蚀和裂纹,使用机器学习算法检测匣钵的缺口,并通过大量的模型训练来进行缺陷判别。通过实验测试,该系统具有较好的匣钵缺陷检测效果,大大提高了检测效率。     

论述计算机视觉在工业领域中的应用

随着信息化技术以及广电技术的发展,计算机视觉技术也得到了不断提高以及应用。文章主要研究了计算机视觉技术在工业领域的应用,首先对计算机视觉技术进行了简单的介绍,其次又分别探讨了计算机视觉技术在焊缝跟踪控制以及晶振帽缺陷检测技术中的应用,分析了其在工业生产以及零件检测中所起到的作用。     

基于计算机视觉的课堂实时考勤系统设计

本文基于计算机视觉技术设计了一种课堂实时考勤系统,首先根据MVC架构搭建系统整体结构,然后设计了基于深度学习的计算机视觉模型用于人脸检测和识别,并建立了关系型数据库模型,最后通过Web服务实现实时考勤功能。本系统有利于学校课堂教学管理,具有一定的发展前景。     

空气弹簧胶囊表面视觉检测系统设计及应用

本文针对空气弹簧胶囊表面缺陷传统人工检测方式中劳动强度大、检测效率低和缺少缺陷图像记录的问题,提出了基于机器视觉的空气弹簧胶囊表面缺陷检测系统。该系统利用图像处理技术和深度学习技术对空气弹簧胶囊表面缺陷图像样本进行训练和模型建立,应用伺服控制技术对空气弹簧胶囊表面进行自动化的图像采集,实现空气弹簧胶囊表面缺陷的自动化检测和报警,对检测图像信息进行保存,实现空气弹簧胶囊图像数据的查询及追溯。通过视觉检测系统的集成应用,显著降低了检测人员的劳动强度,提高了检测作业的智能化和信息化水平。