基于图案完整性的高反射曲面缺陷检测新方法

高反射曲面零件的表面缺陷检测是一项具有挑战性的工作,以钢球为例,提出了一种通过识别反射图案的完整性进行表面缺陷检测的新方法.该方法基于钢球表面的反光率极高且达到镜面成像的特性,将钢球置于穹顶形光源内部,光源罩内壁修饰有规则、完整的图案.若钢球表面存在缺陷,则其反射形成的修饰图案的像将在缺陷部分发生扭曲变形或间断缺失.采集钢球表面图像,检测修饰图案所成像的完整性即可实现表面缺陷的检测.设计了内壁修饰同心圆图案的新型光源,利用上述方法,对钢球表面缺陷进行了有效提取与分析,取得了良好效果,验证了该方法对于高反射曲面零件表面缺陷检测的有效性.     

金属管器件表面缺陷实时检测技术研究

针对金属管器件的表面缺陷检测进行研究,以机器视觉技术为基础,设计了金属管器件表面缺陷在线检测系统。根据生产线的实际检测要求,提出了检测系统的整体设计方案。针对金属管器件图像特点,设计了简单有效的图像处理算法。首先,提出了基于颜色统计特性的目标分割算法,实现了目标与背景的准确分割。然后,提出的实时光照校正算法,克服了光照影响,实现固定阈值的缺陷分割。最后,使用方向投影的方法定位缺陷区域,并采用面积指标对缺陷进行有效判定。实验结果表明,该方法对于每个器件的平均检测时间为0.21秒,缺陷产品的检测率为100%,能够满足金属管器件表面质量实时检测的要求。     

一种高反射曲面表面缺陷的反射条纹检测方法

针对高反射曲面表面缺陷的检测,提出了一种基于计算机视觉的反射条纹检测方法。该方法根据该表面的高反射性和曲面特性,对曲面反射的照明光源内壁附着条纹的完整性进行检测,从而判断曲面表面是否存在缺陷。反射条纹检测系统由计算机、相机和照明光源组成。实验中,照明光源采用内壁附着同心圆条纹的穹顶漫射光源,相机通过照明光源的观测孔对曲面进行拍摄,将拍摄的黑白条纹图像送至计算机进行判别。实验结果表明,基于本方法的检测装置对某钢球生产厂家直径为0.8 mm的钢球缺陷的有效判别率为96.7%,其中G10等级及以下的钢球均被检出,满足其G10等级钢球的检测需求。本方法能够对高反射曲面表面的常见缺陷进行有效检测和判别。     

基于条纹反射的陶瓷球表面缺陷快速检测算法

陶瓷球是一种广泛应用于精密轴承的基础零件,目前尚无成熟的陶瓷球表面缺陷检测设备。为此设计了一种基于条纹反射的陶瓷球表面缺陷快速视觉检测算法。该算法借助图像预处理、灰度累积差分定位、边缘检测、行间差分及模板匹配等方法来定位特征点,然后根据其数量评判球面是否存在缺陷。对直径6.35 mm的黑色氮化硅陶瓷球进行了检测,单幅灰度图缺陷检测时间0.78秒,检测极限为16.5μm。     

基于机器视觉的齿轮缺陷快速检测

结合齿轮缺陷自身的特点，论述了齿轮缺陷检测系统的构成、图像处理及检测流程，提出了一种基于机器视觉的齿轮缺陷快速检测方法。实例分析表明．该检测系统能够快速、准确地实现齿轮缺陷的检测，满足自动化生产的需要，可在实际生产中代替人工检测；     

机器视觉检测滚子表面缺陷

介绍利用机器视觉检测滚子表面缺陷的实验装置。该装置采用512位SSPD列阵作为摄景器件。藉助专门机械装置实现滚子表面全扫描展开,把获得的二维图象信息送PC/AT微机进行图象处理。文中提出了三种图象处理算法:多段平均法、二次背景处理法和局部算子处理法。用上述算法较好地解决了不同精度滚子的表面缺陷检测。附图16幅,参考文献5篇。     

基于机器视觉的PCB焊接缺陷检测系统研究

针对中小型企业在焊接缺陷检测领域中存在人工成本高、检测精度低、实时性差等问题,提出了基于机器视觉的焊接缺陷检测系统,在生产线上安装多套图像采集装置。根据现场情况,设计了多套打光方案,实现连锡、焊点偏位、芯线断开等缺陷的高清成像;基于HALCON软件,采用图像定位、图像预处理、图像分割、形态学处理及焊接缺陷识别算法,完成了USB接口缺陷的精确检测,并将结果显示在上位机界面。测试生产线上实际采集的402幅缺陷图像,结果表明,系统成功检出率达86%,基本满足实际生产需要。该检测系统用于中小型企业生产,有利于大幅度提高检测效率和缺陷检测智能化水平,同时降低检测成本。     

钢轨缺陷无损检测与评估技术综述

钢轨缺陷的检测对于保障铁路安全具有重要的意义。在研究钢轨无损检测与评估技术的背景下,对国内外采用的钢轨缺陷检测方法进行了全面的综述,包括物理检测方法和机器视觉检测方法。阐述并分析了钢轨缺陷评估方法在机器视觉方面的应用情况,同时对所采用的钢轨无损检测与评估技术进行对比,论述和总结了包括射线检测在内的物理检测及包括图像处理在内的机器视觉检测两类检测方法的差异性。分析和研讨了现代无损检测与评估技术及其在发展中涉及的相关技术问题,并对钢轨缺陷无损检测与评估技术的未来发展给出设想。     

基于机器视觉的LED芯片缺陷检测系统研究

近年来计算机及信息技术飞速发展,并在各个领域得到了广泛应用,极大地促进了社会的发展.数字图像处理技术以其高效准确性,在工业产品缺陷检测中发挥了重要作用.利用该技术可以代替人工检测,极大地提高了工作效率,降低了人工成本,增加了企业收益.因此,研究基于图像处理的LED芯片缺陷检测系统,对比不同LED芯片缺陷类型及传统检测方...     

浅谈锭状物表面缺陷检测研究现状与展望

本文利用机器视觉在锭状物体表面缺陷检测中有着操作简单、可靠性高等优势,针对此类方法的发展现状和特点进行论述,分析目前的关键技术和难点,最后对此类方法进行总结和展望,指出机器视觉检测技术在锭状物表面缺陷检测系统将高速发展和被广泛利用.     

塑料光学透镜的磁悬浮检测

考虑传统的塑料透镜检测方法操作繁琐、耗时长,本文提出了一种针对小型塑料光学透镜的磁悬浮检测理论与方法,并设计制造出了相关检测装置。该方法利用磁场对顺磁溶液的磁化作用,将逆磁性被测样品(塑料透镜)在溶液中悬浮起来,通过观察透镜在装置中的高度、中心位置和平衡状态下与水平面的偏斜程度,检测透镜是否存在外观不完整和内部存在气泡等不均匀性的缺陷,并确定出透镜缺陷存在的位置。通过合格透镜、外形不完整透镜、内部存在气泡透镜和功能不合格透镜开展了多项实验研究来验证该方法的可行性与有效性。结果显示,该方法的检测精度高、灵敏度高、操作简便且适应性广,在0.5mm的测量误差下,密度的测量精度高达0.003g/cm3;对直径小于10mm的透镜,可检测出总体积在0.017mm3的内部气泡缺陷。提出的方法在塑料光学透镜的检测方面很有应用潜力。     

复杂光照环境下手工装配件视觉检测方法研究

手工装配流水线上的工件摆放位置随机,且光照复杂多变,现有的视觉检测方法易受影响.针对此工况下的插座螺钉装配检测需求,设计了一套复杂光照环境下手工装配件视觉检测方法.首先在HSV颜色空间利用颜色进行图像分割,找到工件外轮廓,通过几何位置换算找到螺钉孔所在的大致区域;然后在此区域中对自适应阈值二值化图像进行霍夫变换圆检测,...     

基于机器视觉的全自动灯检机关键技术研究

设计了一种基于机器视觉技术的全自动智能灯检机,以实现药液中可见异物的在线检测.首先对采集到的各帧图像通过形态学滤波、帧差等预处理抑制大部分背景噪声.然后提取图像中目标的不变特征,通过各目标不变特征间的匹配,实现相邻帧点迹的关联,得到若干假设的目标运动轨迹.最后根据异物运动轨迹的连续性和平滑特点来确定是否存在可见异物.研制的全自动灯检机样机已经在某药厂的注射液生产线上试验运行.实验表明,该机器的识别准确率和速度均高于熟练的灯检工.     

基于机器视觉的汽车刹车片自动检测系统

为了提高汽车刹车片的检测效率和准确性,设计了基于机器视觉的汽车刹车片自动化检测系统。针对自动化检测需求搭建了基于可编程逻辑控制器(PLC)的自动化测试平台,开发了相应的视觉系统。结合VisionPro和C#语言开发了检测软件,完成了图像获取、图像校准、图像定位、尺寸测量、缺陷标示、字符识别等任务。实验结果表明,系统可快速、准确地识别出工件的尺寸、表面缺陷和字符。     

用于光学薄膜缺陷检测的快速图像分割算法

为减少光学薄膜缺陷的漏检和误判,提高检测的快速性,提出了一种基于误差修正理论的图像分割算法.该算法接受带有随机误差的背景图像,并以各像素点灰度值残余误差与标准差的偏离程度作为分割依据,最终将缺陷检测转化为粗大误差判别.该算法使每个像素点都具有一个自动更新的最佳分割阈值,可改善全局或局部阈值分割不彻底的缺点.由于在系统初...     

球面光学元件表面疵病检测技术研究

针对现有球面光学元件表面疵病检测技术研究较少的情况,根据疵病对光的散射特性,提出了一种基于机器视觉技术检测球面光学元件表面疵病的方法。实验分析了光照角度、光强大小和球面光学元件曲率半径对疵病散射光成像质量的影响。并对口径为Φ14mm,曲率半径为13mm的球面光学元件表面进行了检测,实验表明,该技术对元件样品上10μm以下的表面疵病可进行有效的检测。     

基于机器视觉的电子元件在线质检分类系统设计

为了解决电子元件蜂鸣器出厂时人工质检效率低、容易伤害分拣人员听觉等问题,设计了基于机器视觉的电子元件在线质检分类系统。该系统主要由自动上料、视觉检测、声音检测、电极控制和下料控制这5个部分组成,由PLC主控制器、OpenMV视觉检测模块、声音识别模块以及步进电机等配合完成蜂鸣器的自动上料、检测和等级分类功能。经过现场调试及应用表明,该控制系统提高了蜂鸣器的质检分类效率,其效率是人工质检的1.9倍,准确率提高了9.4%,每台设备至少替代3名工人,节约了企业的成本。     

Development of an optical inspection platform for surface defect detection in touch panel glass

An optical inspection platform combining parallel image processing with high resolution opto-mechanical module was developed for defect inspection of touch panel glass. Dark field images were acquired using a 12288-pixel line CCD camera with 3.5 µm per pixel resolution and 12 kHz line rate. Key features of the glass surface were analyzed by parallel image processing on combined CPU and GPU platforms. Defect inspection of touch panel glass, which provided 386 megapixel image data per sample, was completed in roughly 5 seconds. High detection rate of surface scratches on the touch panel glass was realized with minimum defects size of about 10 µm after inspection. The implementation of a custom illumination source significantly improved the scattering efficiency on the surface, therefore enhancing the contrast in the acquired images and overall performance of the inspection system.     

基于机器视觉的IC芯片三维引脚外观检测机的研制

介绍了集成电路芯片三维引脚外观检测机的系统组成与功能、运动控制系统与视觉检测系统的构成、图像处理方法以及系统软件的模块结构.该检测机由芯片自动输送线、视觉检测平台、吸臂和分选臂等组成,采用工控机及PLC控制技术,实现芯片上料、输送、外观检测、分选补给和卸料等功能的全自动化.该检测机可检测芯片引脚在空间的11个尺寸参数,具有检测精度高、产品更换快速和操作方便等优点,适用于QFP集成电路芯片三维引脚外观的自动检测,可显著提高生产效率及产品质量.