TFT-LCD缺陷智能检测的方法研究

随着TFT-LCD的技术飞速发展及广泛应用,人工检测良品率的方法已不能保证检测效率和检测精度.针对此问题,提出了一种基于图像处理的智能检测技术,用以满足工业自动化的需求.该技术根据TFT-LCD的矩阵式图像特征,设计系统流程应用图像校正提取图像的准确ROI区域、Gabor滤波将图像的背景纹理滤除、自适应二值化将缺陷与背景分割、连通域提取缺陷计算缺陷的属性特征并标记轮廓线等算法.实验结果表明,针对不同种类的缺陷如点、线、Mura等,调整合适的检测参数,即使在缺陷对比度不明显的环境中,此方法仍然适用.提出了一种耦合性好的检测方法,针对不同种类的缺陷采用同一种检测技术,简明、方便、准确地实现了缺陷检测,并可实际应用到工业自动化中.     

纹理特征提取的不变矩探讨

针对目标形状发生变化引起图像特征提取困难等问题,采用不变矩作为特征量的特征匹配算法,以纹理图像为研究对象,分析不变矩的基本理论,探讨具有全局统计信息的不变矩设计方法。仿真实验中,分别利用Hu矩和Zernike矩提取纹理图像的视觉特征,比较2种统计矩在纹理特征提取中的应用范围。实验结果表明,不变矩可以作为目标形状改变后的一种图像特征。然而,对于新的不变矩的构建仍需作进一步研究。     

基于多尺度纹理特征的EPR电缆终端故障诊断方法

高速铁路列车中乙丙橡胶(EPR)电缆终端常因制作过程中操作不当而导致出现多种缺陷,造成终端局部放电甚至击穿的现象,对检测到的局部放电信号进行准确分类仍然是亟待解决的难题。分别制作了含尖端、环切划伤、金属微粒、气隙4种典型缺陷的终端试样,通过试验记录了各类试样的放电谱图信息。基于试验得到的局部放电谱图库,提出通过图像金字塔理论,构建多尺度局部放电谱图空间,并从中提取1阶纹理统计量、2阶纹理统计量及高阶纹理统计量作为缺陷类型识别的特征参量。同时,结合随机森林算法,基于gini指数完成了特征空间寻优工作,实现了对缺陷类型的正确分类。结果表明：通过随机森林算法,多尺度纹理特征的模型误差率和分类准确率明显优于单尺度纹理特征,能较好地对终端典型缺陷进行分类;同时,由于气隙缺陷和划伤缺陷的放电机理存在相似性,二者缺陷处的局部放电特征同样存在相似现象,因此气隙缺陷和划伤缺陷的分类较易出现误差,导致其识别率偏低,还需针对其图像特征参数和识别算法继续开展研究。     

基于主结构提取与签名算法的织物缺陷检测

为解决目前基于图像处理的织物缺陷检测算法中,因织物组织纹理结构复杂、花型繁多造成的检测效果差的问题,提出一种基于主结构提取与图像签名算法的纹理织物缺陷检测方法。首先,使用改进的总变差模型去除织物纹理提取主结构;其次,利用高斯变换对待检测图像进行多尺度分解,构建高斯金字塔;然后根据视觉注意力机制提取颜色特征,通过图像签名算法对疵点进行显著性检测,最后利用自适应阈值的方法分割得到疵点区域。实验结果表明,算法可有效地提取各种织物的主结构,实现不同纹理织物图像的缺陷检测。     

结构化矩阵分解的网状织物缺陷检测方法

针对在网状织物缺陷检测过程中因纹理复杂造成误检问题,提出了一种结构化矩阵分解的网状织物缺陷检测方法。首先,通过Retinex算法对图像进行增强,利用所提取的底层图像特征生成特征矩阵,并将其分解为含有织物图像背景信息的低秩矩阵和含有缺陷信息的稀疏矩阵;其次,引入了高级先验矩阵和索引树两个部分,通过利用增强后图像进行获取,并对两个部分进行特征融合,实现缺陷显著性增强。通过计算稀疏矩阵的值,获得缺陷的显著性的大小;最后,通过最佳阈值分割算法分割缺陷显著图,从而得到缺陷检测结果。利用公开数据集TILDA和BASLER工业相机采集到的网状织物缺陷图像验证了算法的性能。研究表明,与其他算法相比,本文算法的识别准确率达到94.25%,召回率达到92.48%,分类准确率达到90.12%。     

基于FPGA的快速图像纹理特征提取方法的研究

图像特征的一个重要分支就是纹理特征,它体现了不同图像和物体的形态、大小、分布、方向等重要参数,对图像特征识别起到决定性因素。但是纹理特征提取的过程十分复杂且计算量巨大,为了解决这个难题,提出了一种在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)平台下实现纹理特征提取新方法。首先对基本图像特征算法做了并行化的优化,从算法的数值范围和表示精度两个角度,做了相应的分析和误差控制,从而适应FPGA的运行。然后对FPGA的数据流传输提出了一个高效率的解决办法,该方法对其中的主要模块采用了流水线优化,并采用寄存器配置模式,从而在线地修改参数,适应不同的图像大小和卷积核等环境变量。结果表明,在同等功耗条件下,可以达到10倍于CPU的性能,达到了快速提取特征的目的。     

基于改进YOLOv7的输电线路绝缘子设备及其缺陷检测算法

针对输电线路无人机巡检中绝缘子设备及缺陷图像检测过程中存在的绝缘子目标尺寸变化大、缺陷目标尺寸小、背景复杂干扰多和难易样本不平衡等问题,提出一种基于改进YOLOv7的绝缘子设备及缺陷检测算法：1）针对绝缘子缺陷目标尺寸小问题,在YOLOv7特征提取网络浅层引入卷积注意力机制,聚焦缺陷;2）针对绝缘子目标尺度变化大问题,在YOLOv7特征提取网络底部引入感受野增强模块,提取不同尺度目标特征;3）针对背景干扰问题,改进YOLOv7特征融合网络,在顶部引入显示视觉中心模块,同时关注全局信息与局部信息;4）针对难易样本不平衡问题,使用Focal-EIoU损失替换YOLOv7坐标回归损失。在合并的绝缘子及其缺陷无人机图像公开数据集上,该算法的多类目标检测精度均值达到了97.36%。     

结合加权模板差图与双边滤波的TFT-LCD检测算法

为了检测薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)面板上常见的点缺陷和线缺陷,提出了一种加权模板差图法与双边滤波相结合的缺陷检测算法。选取待检图左上角l×k大小的理想纹理模板,将原图分割为若干相同大小的单元,与加权的模板相减后再合成以去除大部分纹理背景;采用双边滤波抑制残余纹理背景;采用最大熵法分割缺陷;最后提取图像中的缺陷参数。通过对构造的理论缺陷图试验,验证了算法能检测出TFT-LCD面板图像上的缺陷,再对针孔、划痕、颗粒等样本缺陷进行试验并成功检出。算法结合了差图法去背景性能优异和双边滤波去噪效果明显的优点,具有良好的准确性和适用性。     

一种多特征融合的图像检索新方法

如何提高基于内容的图像检索的准确率是图像检索领域中的一大难题,其关键在于特征提取方法。针对单一特征检索效果的不足,从图像的多特征入手,先使用颜色和边缘的方向性描述符提取图像的颜色和纹理特征,再使用分层梯度方向直方图提取图像的形状特征,最后采用图像底层特征串行关联的方法将3种特征结合进行检索。使用Corel标准图像集进行测试,结果表明本文方法的查准率和AvgP值比两种原算法均有提高,是一种有效的多特征融合的图像检索方法。     

基于弱光增强与YOLO算法的锯链缺陷检测方法

在基于机器视觉的锯链缺陷实时检测过程中,油污、粉尘等因素影响图像亮度和质量,导致目标检测网络的特征提取能力下降。为保证复杂环境下锯链缺陷检测的准确率,本文设计了一种结合弱光增强和YOLOv3算法的锯链自动化缺陷检测方法。首先使用RRDNet网络自适应增强锯链图像亮度,恢复图像暗区的细节特征;然后采用改进YOLOv3算法对锯链零件进行缺陷检测,增加FPN结构特征输出图层,利用K means聚类算法对先验框参数重新聚类,并引入GIoU损失函数来提高小目标的缺陷检测精度。最后搭建一套锯链缺陷在线检测系统,对所提方法进行验证。实验结果表明,该方法能够显著提高弱光环境下的锯链图像照度、恢复图像细节,改进YOLOv3算法的mAP值为92.88%,相比原始YOLOv3提高14%,最终系统整体的漏检率降低到3.2%,过检率也降低到9.1%。所提出的方法可实现弱光场景下锯链缺陷的在线检测,并且对多种缺陷有着较高的检测精度。     

基于Mean Shift 滤波的织物疵点检测方法

为了实现自动织物疵点检测,提出了一种基于Mean Shift滤波的织物疵点检测方法。该算法首先求取织物样本的熵图像,反映原始图像信息的变化程度,然后对熵图像进行Mean Shift平滑滤波,达到去除噪声和增强织物疵点部分的目的,从而利于疵点的分割,最后对滤波后的图像进行阈值分割,得到二值化检测结果。对6种纹理织物进行处理,共检测出18种疵点,92.5%的疵点可以被成功检测并定位。另外,实验中还将Mean Shift滤波与Gabor滤波的检测结果进行了比较,结果表明Mean Shift滤波对某些类型的疵点的检测效果更为理想。     

基于逆向P-M扩散的医用输液容器组合盖缺陷检测系统

针对医用输液容器组合盖在生产制造中出现的黑点、毛发、气泡等缺陷问题,设计了基于逆向P-M扩散的医用组合盖缺陷检测系统。首先设计了机械执行、电气控制、图像采集系统,然后采用逆向P-M扩散增强缺陷区域,通过差分后二值化提取缺陷区域,并进行图像滤波,接着利用SVM支持向量机对缺陷与非缺陷区域进行分类,通过交叉验证法自动选择最佳分类参数,解决了医用组合盖表面纹理对缺陷检测的干扰,实现了医用组合盖缺陷检测功能,有效提高了分类器的性能。实验结果表明,该方法要求训练样本少,适用于不同组合盖缺陷类型检测和检测环境,准确率95%以上。     

几种典型焊接缺陷试块的制备

超声波检测在电力、航空、石化、铁路等行业得到了广泛地应用,专业人员通过这种检测方法及时地发现了许多材料内部的缺陷,避免了危险事故的发生,保障了工业体系的正常生产。对于超声波初学者而言,缺陷的定性和定量是有难度的,针对这种现状,文中对各种典型缺陷的波形做理论上的分析并制备几种培训超声波检测初学者的缺陷试块,使初学者对各种典型缺陷的波形特点有系统的认识和掌握。     

光伏电池电致发光偏振图像融合与缺陷检测

针对电致发光图像边缘模糊、纹理不清晰造成光伏电池缺陷难以定量化评估问题,提出一种基于电致发光偏振图像融合的晶硅光伏电池缺陷检测方法。首先,在分析晶硅光伏电池结构的基础上给出电致发光偏振成像的基本原理。然后,利用拉普拉斯金字塔对获取的红外光强图像与偏振度图像进行分解、引导滤波对高频细节成分进行增强,通过区域能量最大、区域能量加权平均规则对高低频部分进行融合。最后搭建短波红外偏振检测平台开展晶硅光伏电池缺陷检测实验。结果表明,偏振成像可以凸显光伏电池缺陷图像的轮廓边缘和纹理细节,融合图像 中光伏电池缺陷特征更加突出,信息熵、标准差等客观评价指标显著提高,验证了方法的有效性。     

LBP与低秩分解的网状织物纹理缺陷检测方法

针对网状织物纹理复杂,缺陷检测难度大的问题,提出一种基于局部二值模式(LBP)与低秩稀疏矩阵分解的网状织物纹理缺陷检测方法.首先,采用等价旋转不变的局部二值模式算法提取网状织物纹理特征,获得纹理特征矩阵;其次,根据纹理特征矩阵构建低秩稀疏分解模型;最后,通过最佳阈值分割算法对网状织物低秩稀疏分解产生的显著图进行分割.实验结果表明,与K-奇异值分解(K-SVD)算法相比,该方法的平均准确率达到89.94%,平均召回率达到93.88%,分类总正确率达到92%以上。     

基于P-ReliefF特征选择方法的带钢表面缺陷识别

带钢表面缺陷纹理的复杂性和多样性、背景纹理中存在的伪缺陷等给现有的带钢表面缺陷特征提取和识别带来了极大的困难。为此,提出了一种新的带钢表面缺陷选择与识别方法。首先,通过各向异性扩散算法对带钢表面的伪缺陷干扰进行抑制;其次,利用提出的P-Relief F方法对表面缺陷特征进行选择,相比传统的Relief F方法,该方法考虑了不同维度特征之间的关联性;最后,利用筛选的特征集和支持向量机(SVM)核分类器对带钢表面缺陷进行分类与识别。实验结果表明,提出的方法能够提取出具有高区分性和鲁棒性的带钢表面缺陷特征,并且对于划痕、褶皱、凸起和污渍等不同类型的带钢表面缺陷,本方法相比传统的方法可以获得更高的识别率。     

基于支持向量机的规则零件检测技术研究

基于机器视觉的零件检测系统由于具有非接触、实时性强、速度快等优点广泛应用于各种工业生产中,提出了一种基于边缘跟踪的零件缺陷边缘智能检测算法,很好的检测到了完整的缺陷边缘,为特征提取提供了高质量的缺陷边缘参数。采用基于支持向量机的分类识别算法,避免了神经网络算法中需要多样本和过度拟合的问题,通过对比分析选择合适于本系统的核函数,并运用基于交叉验证和网格搜索的参数选择方法找到核函数的最佳参数,采用一对一的投票策略进行分类训练和测试,最后对采集到的缺陷零件样本进行了分类测试实验,达到预定的较高的检测精度。     

基于一维CNN的时域超声信号识别技术研究

超声检测缺陷是一种主流的缺陷识别手段,二维卷积神经网络一直是该领域的主要技术,一般从二维C扫、D扫等图像中提取属性特征来进行识别分类,这些研究主要采用二维卷积层,会产生较大的资源消耗。在所有类型的缺陷识别方法中,超声回波信号分析是最主要和有用的工具之一,本研究从原始时域超声信号中提取特征,首先使用来自实验室的JPR-600C空气耦合超声波无损检测系统采集数据;然后通过使用不同的超参数进行实验、t-sne可视化等手段构建并优化一维CNN网络模型;最后实现超声信号缺陷识别分类。实验结果表明,所提出的CNN模型的性能令人满意,缺陷识别准确率为97.57%,高于其他机器学习方法,为实现缺陷识别自动化的需要提供辅助。     

基于预训练语言模型的电力领域设备缺陷检测

电力设备缺陷种类繁多,部分缺陷会引发设备故障,及时检测电力设备存在的缺陷是防止发生设备故障的重要手段。设备缺陷检测旨在从文本中识别触发词并且将文本划分对应的设备缺陷类型。针对电力领域缺陷数据集标注不足,以及由于文本中包含大量专业术语造成语义理解难等问题,研究基于深度学习的设备缺陷检测方法,设计电力领域设备缺陷检测预训练语言模型,利用事件三元组知识。文中,构建一个电力设备缺陷检测数据集,在模型进行缺陷检测任务之前,通过事件三元组预训练的方式提高语言模型的表征能力。实验表明,基于现场设备案例数据经过预训练的模型在缺陷检测任务上具有更好的表现效果,可以有效实现对电力领域缺陷报告文本的缺陷检测。