基于多线程串行通讯的机器视觉瓶盖缺陷检测

该文针对串口通讯实时性和系统资源利用不足,结合多线程技术能很好地解决并发多任务问题,提高资源的利用率和系统的整体性能,并以工业机器视觉饮料瓶盖缺陷检测为应用背景,给出了一种基于多线程串行通讯的工业机器视觉饮料瓶盖缺陷检测系统软件的设计方案。该方案实现了PC机与西门子S7-200PLC的串行通讯,给出了瓶盖缺陷检测的设计思路及完整流程。测试结果表明该文的检测软件具有良好的实用性和检测性能。     

基于机器视觉的螺纹缺陷检测方法

为了满足现代制造业自动化生产装配中在线检测要求,提出利用机器视觉的方法对螺纹缺陷进行检测.检测算法主要包括图像预处理、二值化、感兴趣区域提取、螺纹的边缘提取、螺纹的缺陷检测、缺陷量值的计算与存储.该算法由Visual C++6.0编程实现.实验结果表明,基于这种螺纹缺陷检测方法的准确率能够达到99.5%,一个螺纹的检测时间在300 ms以内,达到既定要求与目标.     

高斯滤波算法在缺陷视觉检测中的应用研究

机器视觉中的缺陷检测是个难点。图像的滤波处理通常是为了消除噪声干扰,处理的原则是保留大部分有效信号,抑制少数的异常信号。在机器视觉的缺陷检测时,需要提取图像中的每一个异常信号,忽略大部分正常图像信号,与图像的滤波处理正好相反。在大量实践基础上,本文总结出了一套基于高斯滤波算法的缺陷检测方法,特别适合细微缺陷的检测。该方法已经投入应用,在应用过程中取得了良好的效果。     

基于机器视觉的PCB板表面缺陷检测方法研究进展

基于机器视觉的缺陷检测方法可有效提高生产效率和降低质检成本,在现代化工业生产中得到了广泛应用.对基于机器视觉的PCB板表面缺陷检测方法涉及的图像采集系统、图像预处理技术进行综述;对基于图像分割、特征提取、机器学习和混合技术的检测算法进行分析,总结了各种算法的主要思想、适用范围以及局限性;同时对未来的发展方向进行了展望,...     

一种基于特征点的管材表面缺陷视觉检测方法

为快速准确检测管材表面缺陷,设计一种基于特征点的管材表面缺陷视觉检测方法。采集典型管材表面缺陷图像,构建图像样本集;指定图像感兴趣区域,减少干扰背景对缺陷检测的影响;采用ORB(orientedFASTandrotatedBRIEF)算法检测图像中的点缺陷,使用FAST算子搜寻缺陷图像的特征点,将检测到的特征点设为圆心...     

基于机器视觉和LabVIEW的有机玻璃缺陷检测研究

采用机器视觉技术和LabVIEW Vision Assistant对玻璃缺陷进行检测分析,以亚克力玻璃常见的缺陷划痕、气泡为主,通过LabVIEW图像处理模块进行灰度变换、形态学处理、阈值分割,最后对图像进行颗粒分析。该研究用模板匹配的方式,对玻璃存在的缺陷进行识别。多次检测研究后表明,该方式较准确地检测到划痕、气泡的存在,并对缺陷的位置及数量做出判断,正确率达到94%。     

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统

为了实现钢轨表面缺陷自动化检测,以手推式轨道检测车为平台建立基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统。以黑白线阵CCD相机获取轨道图像,并辅以线阵白光光源主动照明,减少外界光源的干扰;编码器安装在车轮上获取检测车的运动信息,并将里程转换成脉冲信号触发线阵相机进行图像采集,获取的图像经千兆网传输至工业计算机进行处理;利用单片机设计信号处理器读取编码器的脉冲信号,根据编码器A、B相输出信号的相位差判断车轮的前进方向;提出改进最大熵阈值分割法对钢轨图像分割,使分割结果接近目标出现的概率。实验结果表明,图像采集系统能够稳定的采集轨道多部件图像,相比于Otsu、原始最大熵阈值分割法,改进最大熵阈值分割法在减少误分割的同时能够比较准确的将缺陷分割出来,与背景差分法、积分投影法相比,本文方法获得了较低的误检率和漏检率。     

基于机器视觉的带钢表面缺陷检测研究进展

热轧带钢是钢铁行业的主要原材料之一,其表面质量控制一直是生产过程智能检测的重点任务。针对带钢表面缺陷自动在线检测逐步取代人工检测的现状,概述带钢表面缺陷检测方法,着重阐述基于机器视觉的表面缺陷检测方法,比较分析传统机器视觉、深度学习方法在带钢表面缺陷检测的应用,探讨带钢表面缺陷检测中存在的关键技术问题,并对其未来发展趋...     

基于视觉显著性和小波分析的烟雾检测方法

基于视频图像的烟雾检测对火灾预警系统性能具有重要作用.该文提出一种基于时空域信息处理的烟雾检测算法:基于视觉注意模型的时空域ROI区域提取,以及基于小波时域分析的烟雾动态特征识别.该文用基于颜色对比度、亮度对比度和运动3个初级视觉特征的显著性图融合捕捉场景中的ROI区域.针对在时域中烟雾区域小波高频能波动小以及归一化颜...     

可重用的机器视觉检测算法库设计

机器视觉技术涉及的软硬件知识多,系统实现困难,制约了该技术的应用.通过对图像算法研究,提出可重用的机器视觉算法库,采取参数化设计,在多个线阵CCD相机应用项目中得到实用,加速了项目进度,有利于机器视觉系统的推广.     

基于机器视觉的车辆对称中心检测

介绍了一种基于车辆和背景的特征、灰度值、轮廓及对称性等的目标检测定位及对称中心确定的方法．提出了一种新的对称性检测算法．该算法具有简单、可靠的特点．并进行了实验验证．实验统计结果表明：该对称性检测算法能有效地检测出目标车辆的中心位置．     

基于机器视觉的贴片引脚焊接缺陷检测

针对印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）中贴片元件引脚焊接在线检测问题,提出一种基于机器视觉的引脚焊接缺陷检测的算法.通过对引脚区域进行特征提取,综合采用面积法、连通域法质心法,实现对贴片引脚处附焊球、引脚桥接、缺焊及合格情况进行自动识别.提出了基于统计方法的参数阈值自适应修正的方法,有效解决固定阈值的局限性问题,使算法能够适用于不同光照强度的环境.实验结果表明,该算法对PCB中贴片元件引脚焊接缺陷检测的识别具有较高的准确性.     

基于机器视觉的车辆对称中心检测

介绍了一种基于车辆和背景的特征、灰度值、轮廓及对称性等的目标检测定位及对称中心确定的方法.提出了一种新的对称性检测算法.该算法具有简单、可靠的特点.并进行了实验验证.实验统计结果表明:该对称性检测算法能有效地检测出目标车辆的中心位置.     

基于机器视觉的条形码识读

基于机器视觉的条码自动识别技术,利用视觉系统得到条码的图像,通过几何变换、滤波去噪、阈值处理等有效的图像处理和快速模式识别方法,实现了流水线物品条码的快速、精确识读与检测。     

量子遗传算法在机器视觉中的应用

介绍了机器视觉研究进展,总结出在机器视觉中的算法研究主要集中在摄象机标定、图象分割和边缘提取这几个方面,提出了国内外现有的算法以及它们存在的不足,最后结合量子遗传算法的特点,提出在机器视觉研究中采用量子遗传算法的基本思路.     

基于机器视觉的微小零件形貌检测方法

针对当前工业生产中人工对微小异形零件形貌参数测量精度低、速度慢的问题,提出了一种基于机器视觉的检测方法,并开发了一款基于开源计算机视觉库OpenCV的检测软件。该检测方法首先使用CMOS相机采集被测零件的图像,并结合频谱特征对其进行滤波、阈值分割等预处理;然后选取效率高、边缘跨度为单像素的Canny边缘检测算法对预处理之后的图像进行边缘检测;最后采用Ramer算法对零件轮廓进行递归细分,拟合出几何基元,并结合测量焦距下的系统标定系数计算出零件实际的形貌参数。实验结果表明:通过该检测方法对长、宽均为毫米量级的Ω型微小零件进行形貌检测,检测精度达到10μm以下,具有精度高、速度快的优点,可为工业化生产提供可靠依据。     

基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测研究现状及展望

鉴于基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法具有操作简便、检测精度高的优势,对此类方法所涉及的各个环节进行了综述.首先,对太阳能电池片表面的各种成像方式和常见缺陷类型进行了归纳总结;其次,对现有的检测方法按照数学建模思路的不同进行了分类介绍和对比分析;最后,对内容进行了小结并对太阳能电池片表面缺陷检测方法的后续研究进行了展望.可以看出:基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法已经取得了较大的发展,但在特征提取算法设计方面仍有改进空间,如基于深度神经网络的特征提取算法.