基于ARM/DSP双核与μClinux的玻璃缺陷在线检测系统

基于ARM和DSP微处理器芯片以及功能齐全并可裁减的μClinux操作系统，设计了一个对浮法玻璃的各种缺陷进行在线检测的系统，系统以PHILIPS公司的ARMLPC2210和TI公司的TMS320C6416 DSP芯片为核心并配上外围电路，再根据数字图像处理技术来设计软件工艺流程。实验表明，该系统能够很好地解决浮法玻璃的自动在线检测的实时以及精度问题，检测的准确率也满足了生产高质量的玻璃的要求，并且实现简单。     

SVM在无纺布质量检测方面的应用

为了实现在工业环境下的无纺布瑕疵在线检测,本文首先结合工业现场需求设计了一套稳定的无纺布瑕疵图像采集系统,选择线阵相机配合线性光源,采用背面打光的光路系统对布匹图像进行采集。针对无纺布翻网瑕疵检测,本文提出了一种基于支持向量机(SVM)的瑕疵检测方法。提取了描述纹理参数的四个灰度共生矩阵特征值;选择合适的核函数后导入支持向量机分类器中进行了训练,利用SVM对异常区域进行了定位。实验结果表明,该算法能够正确地对翻网瑕疵进行识别,并能兼顾较高的准确率以及实时性;同时,能够有效解决生产实际中瑕疵训练样本难以获取的问题,对未知的待测样本有较好的推广性,可以适应工业检测的要求。     

基于多模板比对的FPC自动检测系统的研究与实现

在FPC(柔性印刷电路)的视觉检测系统中,快速准确的瑕疵识别规则和算法是实现实时在线检测的关键。该文针对PC线路的瑕疵识别问题,在研究已有瑕疵识别规则的基础上,设计了一种多模板参考比对法。该方法能针对不同线路瑕疵的特点,分别予以处理。实验证明,该方法减少了漏检率,提高了准确度,扩大了检测范围,是一种颇有价值的思想。     

基于Gabor小波和神经网络的布匹瑕疵检测

为了实现布匹表面瑕疵的在线视觉检测,利用Gabor小波函数与神经网络的结合,提出了一种有效提取Gabor滤波最优参数的方法。该方法通过离线构建Gabor小波神经网络,结合Levenberg-Marquardt算法优化得到最优解,重构无瑕疵的布匹图像,以削弱在线检测时布匹纹理对瑕疵检测的影响,从而能够于在线实时监测过程中凸显布匹瑕疵,最终从融合图像中得到瑕疵区域。通过对霉点、断经、油污、破洞四种常见的布匹瑕疵图像进行检测,表明该方法能够满足对瑕疵的实时分割要求。     

双路补偿法的玻璃厚度测量技术

为在线检测浮法玻璃的厚度指标,提出一种LD(半导体激光器)-CCD(电荷耦合器件)测量新方法.建立数学模型,对玻璃传送过程中倾斜跳动对检测系统所造成的影响进行分析,提出厚度检测的双路补偿方法,即用双激光源对称分布于法线两侧对玻璃厚度进行测量,用以减小甚至消除倾斜跳动所造成的误差.采用该方法进行实验研究,对实验数据进行处理,绘出离散数据拟合曲线图.研究表明该方法确实可行,系统测量分辨率可达1 μm.     

基于细化滤波的刀具表面疵病检测方法研究

研究切削刀具表面疵病的准确检测问题,刀具表面的瑕疵比较微小,瑕疵像素特征过于细微,瑕疵的像素特征数量不足。传统的瑕疵像素特征的识别方法不能获取足够的瑕疵像素,进而不能建立准确的特征像素检测模型,存在漏检测率较高的问题,为此,提出了一种刀具表面细化滤波的瑕疵检测算法。利用图像多次细化滤波分割技术,对微小的瑕疵特征进行有效的分割,最终将刀具表面的细微疵病检测出来。实验表明,对刀具表面疵病检测系统能够准确地将所有疵病检测出来,并且不会二次损伤刀具,为刀具表面检测提供了依据。     

线性扫描浮法玻璃温度监控系统中误差分析

介绍红外线性扫描浮法玻璃退火窑玻璃温度场在线监控系统,提出浮法玻璃红外测温技术所引入的影响测温精度的因素,并对退火窑玻璃带测温精度影响因素及误差进行综合分析。     

基于机器视觉的产品表面瑕疵检测算法

在自动化生产中产品的表面异物瑕疵影响其质量、外观，如何准确、快速、高效的检测和识别出表面异物瑕疵至关重要。为提升产品表面异物瑕疵的检测效率，提出一种区段瑕疵检测算法。对区段瑕疵检测原理进行说明，设置最佳的检测方式，采用基于PLC+工控机的控制方式，设计总体机械方案，采用总面积瑕疵检测法，依托CV-X系列视觉系统，对杯子异物进行有效检测。为验证检测算法的有效性，将机器视觉检测与人工检测作对比，实验结果表明机器视觉检测具有更好的准确性和快速性，有效提升杯子异物检测效率。     

基于改进Gabor优化选择的布匹瑕疵检测方法

针对传统Gabor优化选择方法用于布匹瑕疵检测时准确率低、鲁棒性差的缺点,提出了改进的优化选择方法,通过瑕疵图像与标准图像Gabor滤波后分块子图均值差平方和的代价函数实现优化选择。设置一组不同方向和尺度的Gabor滤波器并提取标准图像滤波后相关参数,通过改进的优化选择方法实现滤波后瑕疵图像的最优选择,利用迭代式阈值分割对最优滤波后图像进行二值分割,根据分割后图像的像素信息检测是否含有瑕疵并输出瑕疵信息。实验验证该方法,并与传统优化选择方法对比分析,结果表明该方法运算量较少,且检查性能高,可满足在线检测要求。     

皮革染色过程中计算机瑕疵检测处理系统的设计与实现

提出了在皮革染色过程中用计算机瑕疵检测处理系统代替传统的人眼检测及手动处理方式的解决方案;该系统利用计算机图像处理技术对采集到的皮革图像进行瑕疵检测,并根据检测结果控制自动装置进行瑕疵处理,大大提高了皮革染色过程的自动化程度和生产效率。