钢板表面质量机器视觉检测系统设计

针对国内钢厂采用人工方法检查钢板表面缺陷存在可靠性差的问题,开发设计了基于机器视觉技术的带钢表面缺陷自动检测系统.系统通过摄像头采集带钢表面的图像,然后采用图像处理及模式识别算法对图像进行实时处理和分析,从而检测出钢扳表面缺陷,并对缺陷进行自动分类识别.实验结果表明,系统能够对带钢表面进行实时在线监测,并能正确识别常见的带钢表面缺陷.     

一种基于机器视觉技术的鸡蛋裂纹检测

为了实现对鸡蛋壳裂纹的检测,提出了一种基于机器视觉技术的鸡蛋裂纹检测系统设计方案,该系统的硬件部分采用红色LED作为光源,选用背景光照射方式,在封闭的环境中通过CCD摄像机来获取单个静止鸡蛋的图像。软件部分采用灰度转换,中值滤波,线性锐化,阈值分割,边缘轮廓特征提取等手段实现图像的裂纹检测,最后基于图像的数学特征去除干扰因素,准确定位裂纹。实验结果表明系统对破损鸡蛋检测的准确率达到了93%。     

基于图像检测的发动机缸体探伤系统设计及应用

为了实现某型号航空发动机缸体的自动化检测,设计了一套全自动荧光磁粉探伤系统。介绍了系统的结构和实现方式、重点介绍了图像采集和图像处理部分,系统采用Laplacian算子对原始图像进行锐化处理,然后采用Prewitt算子进行边缘提取,最后采用面积和周长两个物理量作为判断产品合格与否的特征值;实际测量显示,系统的测量精度可达0.01 mm,满足发动机缸体检测的要求。     

驾驶员疲劳检测系统设计

以DM642为主控芯片设计了一套驾驶员疲劳检测的硬件系统,包括主控器模块、视频采集模块、视频输出模块和报警模块等相关电路;综合国内外的研究现状,确定了了疲劳状态判断的理论基础;交叉运用图像处理技术、人脸检测技术和PERCLOS疲劳检测方法,根据眼睛的疲劳特征,实时判断驾驶员的疲劳状态,进行报警,有效防止交通事故的发生;经过对系统的软硬件测试,结果表明,该方案可以有效地识别出驾驶员的疲劳状态,运行速度快、实时性好,具有较高的鲁棒性。     

带钢表面质量在线检测系统研究与设计

为了提高现有带钢表面质量检测技术在缺陷检测精度与识别率上存在的问题,设计了基于机器视觉技术的带钢表面质量自动检测系统,从系统整体构成、视觉传感系统、软件开发及检测与分类算法等方面进行了深入地研究,实现了包括图像的采集、传输、缺陷的实时检测和定位,缺陷的分类以及缺陷的存储与报警等功能;实验结果表明,该系统可以对带钢表面常见的边裂、氧化、结疤等几十种不同类型的缺陷进行精确地检测;与现有的缺陷检测技术相比,该系统中设计的算法在检测精度和实时吞吐量上都具有很大优势.     

基于机器视觉的钢卷尺表面缺陷检测系统设计

针对钢卷尺生产过程中表面缺陷检测效率低下的问题,构建一套应用于实际工业环境下的基于机器视觉的钢卷尺表面缺陷在线检测系统。首先,设计一种实验检测平台用于获取钢卷尺表面的图像;然后,通过图像分割的数字图像处理手段准确定位钢卷尺区域轮廓;最后,采用基于灰度值的模板匹配算法、边缘检测算法及颜色聚类方法对预处理后的图像进行匹配和特征计算,实现对目标物体和区域图像的快速定位和特征提取。结果表明：该检测系统的正确率达95.83%,平均检测速度达5.025 秒/根,基本代替了人工检测,为钢卷尺表面检测提供了一种检查正确率和效率较高的新方法。     

一种简单的线条特征抽取算法

本文阐述了一种简单的线条特征法,该算法是通过边缘检测,细化、符号化三过程实现的,而符号化过程是借助于边缘检测的方向码通过扫描、连接、补缺三步骤完成的,根据所选择的控制参数,可以形成基于最短线条长度的各种层次的符号化描述,灵活性强,速度快,效率高,特别适用于双目立体视觉的研究中,用来获得线条基元。     

基于机器视觉的表面粗糙度检测系统设计

针对光切法显微镜测量的实验装置,开发了一种基于机器视觉的表面粗糙度检测系统.介绍了系统的硬件构成和软件设计原理,运用图像处理技术从光切显微图像中提取出表面轮廓信号计算粗糙度评定参数.该检测系统能够实现工件表面粗糙度的智能、快速、多参数测量,通过测量实验与样本标准件的数值进行对比,验证了该检测系统能达到满意的精度.     

基于短消息的印版质量检测系统研究与实现

实现了一种基于短消息控制的印版质量自动检测系统,系统采用短消息控制的机器视觉技术和嵌入式技术,通过对印刷表面信息的提取和处理,完成了印版在线质量实时检测,依据检测结果给出报警信号和剔除控制等操作,实现了印版的智能检测。     

气球载雷达系留缆绳外套无损检测系统设计

针对气球载雷达系留绳外护套表面损伤的人工目视检测难题,设计并构建了由工业数字摄像机、工业镜头、光源等器件组成的视觉测量硬件平台,运用Vision Pro视觉工具库和C#语言混合编程方法开发了检测软件,完成了测量图像采集与显示、图像处理、分类识别等功能。通过试验验证表明,该系统检测速度快、缺陷检出率高,能够满足实际应用需求。     

手机面板表面质量在线检测系统的研究

针对手机面板表面的几种缺陷类型提出了可行的检测方法,设计了基于黑白面阵CCD的在线检测系统.用VC++6.0开发了应用软件来控制系统自动运行和实现算法.将CCD采集的手机面板图像经过去噪、图像分割等处理后根据判别准则判断产品合格与否,完成缺陷检测任务.实验结果表明:该方法可以取得良好的检测效果.     

A simple and effective table detection system from document images

The requirement of detection and identification of tables from document images is crucial to any document image analysis and digital library system. In this paper we report a very simple but extremely powerful approach to detect tables present in document pages. The algorithm relies on the observation that the tables have distinct columns which implies that gaps between the fields are substantially larger than the gaps between the words in text lines. This deceptively simple observation has led to the design of a simple but powerful table detection system with low computation cost. Moreover, mathematical foundation of the approach is also established including formation of a regular expression for ease of implementation.     

高精度超薄金属钢带表面质量在线检测的研究

物体表面质量的检测在工业领域是众多产品重要检测内容.带钢表面的缺陷已经成为影响钢带表面质量和性能的关键因素.其中带钢表面检测较为典型.提高钢带的表面质量,应首先要解决钢带表面缺陷的检测与缺陷识别分类的问题,然后分析使其缺陷的本因,最后根据分析结果及设备的特性提出改善表面质量的解决方案.本文针对某工业带钢生产系统设计了一套基于CCD的带钢表面质量检测装置,结合图像传感器和单片机技术,对图像处理的结果进行质量分析,精确检测带钢厚度及带钢表面是否有擦划伤、压坑、麻点、层间擦伤等.通过钢带表面质量的检测研究,可以获取大量的钢带表面质量的有用信息,利用图像可以对其表面质量进行可视化的分析,便于使用.为进一步实现钢带表面质量实时检测与控制奠定了基础.     

一种简易的交流电压检测电路

提出了一种基于集成运放的交流检测电路,该电路由电压衰减电路、差分运算放大及合成电路、电压过零检测及频率检测电路等组成。通过理论推导,给出了电路关键点参数的计算公式,并用Multisim软件对电路进行了仿真,仿真结果与理论计算值一致。根据仿真设计参数,搭建了实验电路。实验结果表明,实际检测电压为3.4 V,电压过零检测信号为5 V方波,频率为100 Hz,与理论计算及仿真结果一致,验证了所设计电路的可行性。电路简单可靠,易于实现,为各种电源及仪表系统交流电检测提供了一种新尝试。     

A simple mechanism for curvature detection

This paper presents a simple and biologically plausible algorithm for detecting and discriminating between line features of various curvatures. The algorithm involves filtering the input image with a set of directional filters, and computing the filter response energy (local energy). The curvature information is obtained from analysing the local energy information. The algorithm is insensitive to noise (up to 64 dB) and the orientation of the features present in the input image.     

基于相位检测的声表面波传感器变送电路设计

本文设计了一种利用直接数字频率合成器（DDS）作为频率源,基于相位测量芯片AD8302的气敏传感器测试系统。该测试方法通过获取相同的输出相位差情况下的两次输八频率之差而达到测试目的,整个测试系统自动化程度高,且声表面波SAW谐振器工作于较高的频率,满足了较高精度现场检测的需要。     

基于相位检测的SAW传感器变送电路设计

本文设计了一种利用直接数字频率合成器(DDS)作为频率源,基于相位测量芯片AD8302的气敏传感器测试系统.该测试方法通过获取相同的输出相位差情况下的两次输入频率之差而达到测试目的,整个测试系统自动化程度高,且声表面波SAW谐振器工作于较高的频率,满足了较高精度现场检测的需要.     

A supervised approach for automated surface defect detection in ceramic tile quality control

Surface defect detection is very important to guarantee the quality of ceramic tiles production. At present, this process is usually performed manually in the ceramic tile industry, which is low efficiency and time-consuming. For small surface defects detection of high-resolution ceramic tiles image, an intelligent detection method for surface defects of ceramic tiles based on an improved you only look once version 5 (YOLOv5) algorithm is presented. Firstly, the high-resolution ceramic tile images are cropped into slices, and the Bottleneck module in the YOLOv5s network is optimized by introducing depthwise convolution and replaced in the whole network. Then, feature extraction is performed using the improved Shufflenetv2 backbone, and an attention mechanism is added to the backbone network to improve the feature extraction ability. The path aggregation network (PAN) and Feature Pyramid Networks (FPN) neck are used to enhance the feature extraction, and finally, the YOLO head is used to identify and locate the ceramic tile defects. The multiple sliding windows detection method is proposed to detect the original ceramic tile image which is faster than the single sliding window detection method. The experimental results show that compared with the original YOLOv5s detection algorithm, the parameters of the model are reduced by 20.46 %, the floating point operations are reduced by 26.22 %, and the mean average precision (mAP) of the proposed method is 96.73 % in the ceramic tile image slice test set which has 1.93 % improvement in mAP than the original YOLOv5s. Compare with other object detection methods, the method proposed in this paper also has certain advantages. In the high-resolution ceramic tile images test set, the mAP of the proposed algorithm is 86.44 % by using the multiple sliding window detection method. The ceramic defect detection experiment has verified the feasibility of the method proposed in this paper.     

一种视频质量智能检测系统的研究

目前的视频监控系统对于摄像头的维护还是主要依靠人工巡查的方式检测摄像头画面质量,工作量大,工作效率低。本文提出了一种视频质量智能检测系统,对视频图像出现的雪花、滚屏、模糊、偏色、画面冻结、增益失衡、云台失控、视频信号丢失等等多种摄像头故障、视频信号干扰、视频质量下降进行准确分析、判断和报警。