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针对汽车精密零件质量检测的需求,提出了基于机器视觉的精密零件外观缺陷检测方法,搭建了相应的检测平台。采用小波去噪进行图像预处理,基于Otsu算法改进了Canny算子中的双阈值的选取问题,较好地实现了图像的缺陷分割。利用Hu矩进行缺陷特征提取并通过样本特征训练SVM分类器,实现零件外观缺陷的识别与分类。以汽车转向器内部套筒为试验对象,搭建了检测系统,实验结果表明,该算法可有效实现了零件外观缺陷自动检测。 相似文献
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李鹤 《计算机测量与控制》2017,25(11)
零件缺陷检测是保证零件使用安全的重要手段。传统的零件缺陷检测法需要有操作人员参与其中,易受主观因素影响,检测的效率及精度得不到良好的保证。而采用机器视觉技术的检测法可实现实时在线的自动检测,无需人工参与,这就极大的提高了生产效率。本文以小轴承表面为研究对象,针对微小轴承的表面结构、尺寸、检测精度和缺陷特征,设计了基于BP神经网络的零件缺陷机器视觉在线自动检测系统,其采用机器视觉技术,构建了BP神经网络检测识别模型,采用进行图像特征提取的间接识别方法,对微小轴承缺陷进行实时检测。实验结果证明了人工神经网络模型的检测能力的可靠性。 相似文献
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针对人工检测发电机叶片缺陷时存在的检测结果不精准,检测时间较长的问题,以低温型风力发电机为研究对象,设计了一种基于机器视觉的叶片缺陷自动检测方法。在分析叶片缺陷特征及参数的前提下生成叶片缺陷图像,利用数字图像处理技术对叶片缺陷图像进行灰度化与滤波处理,采用通域递归法提取叶片的缺陷特征并构建最优阈值,最后利用机器视觉技术,实现发电机叶片缺陷的自动检测。在MATLAB平台内模拟发电机叶片缺陷的检测过程,结果显示,基于机器视觉的检测方法能够准确检测出发电机叶片表面的擦痕、裂纹等缺陷,较人工检测精准度高26.7%,且检测耗时较短,说明机器检测具备有效性。 相似文献
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为提高电力器件的缺陷检测能力,提出基于视觉图像分析和纹理特征提取的电力器件缺陷检测方法。构建电力器件缺陷图像采集模型,结合图像边缘特征检测和信息融合度特征分析电力器件缺陷特征,采用机器视觉特征分析和分块融合特征匹配方法,跟踪识别电力器件缺陷数据特征,通过模糊小波特征分析和特征点标定方法,对缺陷特征视觉融合解析处理,根据缺陷部位的纹理差异性特征提取结果,实现对电力器件的缺陷检测。仿真结果表明,该方法检测准确性较高,缺陷定位精度较好。 相似文献
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机械加工零件表面纹理缺陷检测 总被引:14,自引:0,他引:14
在一些对机械加工零件表面的加工精度和表面质量要求较高的自动化工业中,对机械加工零件表面纹理缺陷进行可靠的、有效的检测和分析可以大大地提高生产加工的自动化水平。为了能够对机械加工零件表面进行可靠、有效的检测,根据机械加工零件表面的纹理特点,设计了一种新的图像频域滤波器,用于增强缺陷纹理图像和抑制背景纹理对缺陷纹理检测的干扰,再通过图像分割的方法的实现了缺陷纹理和背景纹理的分割。实验结果显示,这种方法检测速度较快,尤其适用于机械精加工零件表面纹理缺陷的准实时检测。 相似文献
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针对精密零件表面瑕疵人工检测工作量大且人为误差较大的状况,将计算机视觉技术用于精密零件表面瑕疵检测分析中,并结合嵌入式系统控制分拣机构对零件进行自动分拣。本文设计的一个基于机器视觉的零件表面瑕疵自动分拣系统,采用图像处理及模式匹配的方法,实现了零件表面瑕疵自动分拣。 相似文献
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许多工业产品表面纹理都可以被认为是由基本纹理单元在空间按照一定的规则进行排列组合的结果,但由于各种原因,这些有规则纹理图象经常出现的一些缺陷,因而检测这些有规则纹理图象的缺陷是机器视觉检测的重要内容,为了对这种缺陷进行有效地检测,在对这类纹理图象进行功率谱分析的基础上,根据人眼的视觉原理,设计了两类匹配Gabor滤波器,即正常纹理匹配Gabor滤波器和缺陷纹理匹配Gabor滤波器,前者能够突出正常纹理,抑制缺陷纹理,而后者恰恰相反,在将这两类滤波器用于规则纹理图象缺陷的自动检测时,均获得了良好的检测精度和速度。 相似文献
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基于机器视觉的发动机表面缺陷检测技术 总被引:1,自引:0,他引:1
发动机表面的缺陷检测是保证其使用安全性的重要手段。本文应用机器视觉技术实现发动机内表面缺陷的自动检测,用内窥镜采集发动机装药内表面的图像,结合图像特点,通过多次实验对比,选择中值滤波方法对图像进行滤波、Canny算子检测图像边缘,应用像素灰度的相似性和不连续性将缺陷从图像背景中分割出来,在此基础上,选取面积和周长特征作为缺陷判断依据,并将以上功能进行整合,设计缺陷自动检测系统。实验结果表明该方法在发动机内表面缺陷检测方面有较好的效果。 相似文献
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本文在分析陶瓷套圈表面质量机器视觉检测机的系统组成和自动检测工作流程基础上,设计出检测机的气动驱动系统和PLC集成电气控制系统,给出PLC控制程序流程.通过PLC集成机器视觉、气动驱动和步进电机驱动控制系统,实现陶瓷套圈外圆表面缺陷机器视觉检测自动化,自动检测节拍达到2秒/件. 相似文献
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钢板表面质量机器视觉检测系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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杨学志 《中国图象图形学报》2013,18(12)
在纺织品自动检测过程中,采集的图像容易受到噪声及织物表面材质的干扰,本文提出一种混合方法(hybrid approach)进行纺织品缺陷检测,采用PCA-NLM(Principal Component Analysis-Non Local Means)有效增强了缺陷区域的灰度共生矩阵纹理特征,提高了缺陷纹理和无缺陷纹理之间的类间可分性。通过对7类缺陷的纺织品图像检测实验分析表明,相比单一的非混合方法,本文方法有效提高了纺织品缺陷的检测正确率。 相似文献
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现有汽车零部件表面缺陷检测方法大多数都是依靠人工目检或传统的图像处理方法,其检测精度和速度都不能满足零部件工厂需求。由于汽车零部件的残次率低,导致可用的数据量少,一般的深度学习模型不能很好地应用于汽车零部件表面缺陷检测。针对上述问题,提出一种基于机器视觉的小样本汽车零部件表面缺陷检测方法。上述方法在Faster RCNN检测网络基础上,采用指导框区域候选网络改进原有的区域候选网络,并且利用聚焦式损失函数来进一步改善正负样本不均衡的问题,同时加入循环特征金字塔结构以及组合特征关系检测器。在汽车零部件表面缺陷数据集和小样本FSOD数据集上的实验结果表明,小样本汽车零部件表面缺陷检测模型较好地实现了在小样本零部件数据条件下对零部件表面缺陷的检测。 相似文献
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提出一种基于机器视觉钢球表面缺陷识别方法, 利用计算机图像技术采集钢球表面图像信号, 采用图像比对法对图像信号进行缺陷识别分析.实践表明使用本文方法能够实现钢球表面缺陷的自动检测,具有可靠、高效的特点. 相似文献
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复杂纹理瓷砖表面存在较多的低可视度小目标缺陷与严重的复杂纹理背景干扰,使应用目标检测方法时易出现较高的误检率和漏检率。为提升复杂纹理瓷砖表面缺陷检测效率,提出了基于通道与空间联合注意力的复杂纹理瓷砖表面缺陷检测方案。首先通过建模深浅层特征通道间关系设计了一种选择性特征融合方法,以提升模型对小目标缺陷的特征表达;其次,提出了通道与空间联合注意力模块,通过通道注意力和空间注意力来筛选关键特征通道和抑制纹理区域,使模型着重于学习缺陷特征以增强模型辨别缺陷与纹理的能力;最后,在复杂纹理瓷砖表面缺陷数据上进行了实验验证。实验结果表明,相较于AFF(attentional feature fusion)和CBAM(convolutional block attention module)方法,选择性特征融合方法和通道与空间联合注意力模块使模型检测性能分别提高了5.3 AP、6.32 AP。最终,实验证明了该方案分别优于现有的瓷砖检测方法YOLOv5和纹理织物缺陷检测AFAM方法1.32 AP、2.12 AP。 相似文献
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苹果梗蒂和缺陷的识别是苹果自动检测中的难点,两者的误分类会造成苹果质量等级的误判.介绍了一个基于机器视觉的苹果质量自动评价系统.通过梗蒂识别、缺陷分割,确定缺陷区域并移除梗蒂区域,形成新的兴趣区域;提取统计、纹理和几何特征,采用Pearson特征相关性分析和SFFS特征选择,删除冗余特征;采用模糊KNN分类器在富士苹果进行试验,得到的平均识别正确率为83%.这项技术可以用于苹果包装流水线作业,也可用于类似的农产品外观质量检测. 相似文献