基于奇异值分解的橡胶密封圈表面缺陷检测方法

为解决橡胶密封圈表面缺陷人工检测效率低,缺陷提取困难等问题,提高橡胶密封圈缺陷在线检测速度及准确率,提出一种基于机器视觉的橡胶密封圈表面缺陷检测方法。该方法采用多相机多线程图像采集模式,采集橡胶密封圈的上下表面不同位置的局部图像;对图像自适应中值滤波后进行边缘增强,并使用高斯差分算子提取轮廓粗边缘,利用Zernike 矩获取亚像素边缘位置;针对边缘存在不连续点问题,使用Ceres库多项式拟合,估计断点位置,并更新所有边缘位置;根据边缘位置寻找出整张图像中橡胶密封圈表面图像区域,并将该环形兴趣区域映射到矩形区域中;将获得的图像进行奇异值分解（SVD）,并通过连通域分析,提取出图像中的奇异区域,即存在缺陷的位置。经实验验证,基于奇异值分解的橡胶圈表面缺陷检测方法鲁棒性好、效率高,可以快速准确地寻找出橡胶密封圈表面缺陷信息。     

轴承套圈端面缺陷在线视觉检测的研究与实现

针对轴承生产企业套圈生产过程中普遍存在端面缺陷的问题与人工目检的现状,提出了基于机器视觉的轴承套圈端面缺陷在线检测方法.首先,对套圈图像预处理后进行边缘检测,采用四连通域定位套圈端面区域;其次,采用最小二乘法拟合端面轮廓以判别外形缺陷,采用极坐标变换将套圈环形端面拉伸成矩形,采用Sauvola局部二值化算法对矩形图进行...     

基于机器视觉的镍基高温合金表面缺陷检测系统开发

在镍基高温合金棒料表面缺陷检测中，为避免人工目检方法的缺点、提高检测的效率和准确度，设计了一套基于机器视觉的镍基高温合金棒料表面缺陷检测系统。首先，采用工业相机采集棒料表面图像并采用高斯滤波方法进行图像降噪；其次，采用自适应二值化及形态学方法（如膨胀和腐蚀）对图像进行预处理，有效提取缺陷区域；然后，采用Canny边缘检测、轮廓查找等方法，对缺陷区域的边缘轮廓进行精准识别，并得到相应坐标；最后，系统通过与STM32的串口通讯，实现对相机移动和棒料旋转的节拍控制及相机位置和棒料转角的获取，并通过其与缺陷在视场中坐标的整合，最终得到棒料中所有缺陷相对于棒料原点的坐标信息。实验证明，的系统能较为准确地检测得到棒料表面的缺陷坐标信息。     

基于机器视觉的机械加工零件表面微缺陷检测方法

为提高微缺陷检测结果精度、提升机械加工零件外观质量，该文引进了机器视觉技术，以某机械生产制造单位为例，设计了一种针对零件表面微缺陷的全新检测方法。根据机器视觉技术的应用需求，搭建了集成工业相机、采集装置、照射光源等为一体的扫描装置，采集零件表面图像；对采集的原始图像进行均值滤波处理，去除图像中可能对缺陷区域的判别造成干扰的因素与噪声；采用阈值分割的方式，提取并划分机械加工零件表面的微缺陷区域；采用提取图像边缘算子的方法，计算零件表面原始图像与待检测图像之间的像素相关性，通过对零件表面微缺陷灰度性质点的匹配，完成检测方法的设计。通过对比实验证明：该方法不仅可以精准检测机械加工零件表面微缺陷，还可以检测到具体的缺陷类别。     

活塞表面缺陷图像的亚像素边缘检测技术研究

针对活塞图像对比度低、缺陷区域小、缺陷种类多、人工检测效率低等问题,提出一种结合区域生长法和亚像素边缘提取的活塞表面缺陷检测方法。利用图像处理软件采集活塞图像,分析活塞表面图像中缺陷区域与正常区域灰度值的差异。使用区域生长法进行图像分割,结合Canny算子对活塞表面缺陷边缘进行初步定位。通过定位感兴趣区域的位置,进行亚像素级别提取,并平缓感兴趣区域边缘。实验表明,所提算法比传统的边缘提取方法得到的缺陷区域更精确、平滑。     

基于视觉的铁路货车滚动轴承表面缺陷分类研究

用CCD代替人眼对轴承表面缺陷进行图像采集,采用卷积滤波与开、闭运算相结合的图像处理方法,有效去除了缺陷周围边缘点的干扰。在提取传统特征基础上增加了压缩度、线度、距离极值比、NMI特征和不变矩等特征量,增强了缺陷分类的依据;对BP神经网络的输入矩阵和归一化方法的改进,提高了神经网络的记忆能力及识别速度;通过试验对缺陷分类系统识别结果进行检测,确定了该系统的可靠性。     

基于机器视觉的电动机转轴轴承安装部位外径对比测量北大核心

针对电动机转轴轴承位外径尺寸的检测,提出了一种基于机器视觉的对比测量方法。首先,使用2个CCD相机在相同条件下采集标准轴和待测轴轴承位左、右边缘图像;然后,对各图像进行滤波及二值化,使用高斯差分(DoG)进行边缘提取,并采用最小二乘法拟合得到各边缘的直线方程,通过直线方程对比计算出待测轴与标准轴的左、右边缘差距;最后,经过相机标定得到实际尺寸,间接求出待测轴的外径尺寸。与气动测量仪测量结果的对比表明,该方法能够实现较高精度的轴承外径尺寸测量。     

光学薄膜表面微细缺陷在线检测方法研究

为了对光学薄膜进行精密光学检测,需要采用数个具有高解析度的线阵CCD相机进行光学薄膜缺陷图像的同步采集。基于计算机视觉的理论,提出了一种有效的自动质量监测方案,实现对光学薄膜表面微细缺陷项目的检测,并根据检测结果驱动打标机对光学薄膜缺陷进行自动标识和定位,该方法具有高精度、实时、在线和非接触的显著优势。探索性实验结果表明,采用该方法可获得光学薄膜表面缺陷的清晰图像,缺陷的细节能够得到很好的展现,并且能够完成缺陷特征的提取与识别。     

轴承端面缺陷的视觉检测方法

针对轴承端面缺陷的在线检测要求及传统人工检测方法的不足,提出了一种基于机器视觉检测技术的轴承端面缺陷检测方法,能够通过对轴承端面图像的处理与分析,快速、准确地实现轴承端面缺陷的识别。首先使用CCD数字摄像机作为图像传感器进行图像采集;然后通过二值化处理、边缘检测处理对图像进行快速定位与分割;最后采用8连通域标记法进行缺陷识别。试验表明:该系统运行稳定,运算速度快,抗噪能力强,实时性好,可有效检测出轴承端面缺陷。     

基于Halcon的钢球表面缺陷检测系统设计

提出了一种基于Halcon的钢球表面缺陷检测系统设计方案。首先,利用CCD相机采集展开盘上的钢球表面图像,并传输到应用软件;其次,进行图像感兴趣区域选取、滤波去噪和缺陷边缘检测等图像处理;然后,将缺陷区域进行连通,并计算缺陷面积;最后,与缺陷阈值进行比较,控制分球机械手与分球板协同作用实现分拣。试验结果表明:该系统具有很高的检测效率和准确率,可满足工业自动化生产的需求,具有良好的应用前景。     

轴承外圈侧面缺陷的视觉检测算法研究

针对轴承外圈侧面缺陷的在线检测要求及传统人工检测方法的不足,提出了一种基于差影法的轴承外圈侧面缺陷检测的新方法。该方法通过对轴承外圈侧面图像进行处理与分析,快速、准确地实现了轴承外圈侧面缺陷的识别。首先,使用CCD数字摄像机作为图像传感器进行图像采集;然后,对图像进行滤波去噪、图像分割、边缘检测处理,以对轴承外圈侧面进行快速定位;最后,采用差影法进行缺陷检测,并采用8-连通域法对缺陷进行标记。实验表明,该系统运行稳定,实时性好,抗噪能力强,运算速度快,并可有效检测出轴承外圈侧面缺陷。     

基于机器视觉算法的轴承套端面缺陷检测研究

针对目前人工检测轴承套端面缺陷存在的效率低、人为因素影响大等诸多问题,提出了一种应用机器视觉技术实现轴承套端面缺陷检测的方法。首先,对采集到的图像进行了平滑处理,并运用自适应阈值的Canny算子完成了边缘检测;其次,利用最小二乘法拟合了轮廓圆,从而提取出了轴承端面的圆环区域;然后,通过Otsu算法计算出了圆环区域的最佳阈值,实现了阈值分割;最后,通过提取各连通域的特征来检测和判别缺陷。实验结果表明:该方法能有效地检测出轴承套端面存在的缺陷,且误检率低于3%,漏检率低于1%,检测时间不超过50 ms,可满足在线检测要求。     

缸盖图像采集系统设计与图像滤波算法研究

针对发动机缸盖缺陷检测领域中表面缺陷在线检测问题,设计了发动机缸盖图像扫描系统,以线阵CCD相机为检测单元获取缸盖表面图像,分析了运动与扫描图像的关系,给出了获取较佳质量图像的机械运动条件;对获取的图像提出一种基于能量最小化改进的中值滤波,并与其他几种滤波器处理图像对比,给出了图像质量评价指标。结果表明:所设计的发动机缸盖图像采集系统运行稳定,改进的算法滤波效果较好,完全能够满足发动机缸盖表面缺陷在线检测要求。     

基于机器视觉的轮毂轴承缺陷检测方法研究

本文针对人工检测轮毂轴承缺陷效率低、人为因素影响大的问题,提出了一种基于机器视觉的轮毂轴承缺陷检测的方法。首先,对采集到的轮毂轴承的图片进行预处理,对预处理后的图像进行匹配,实现对目标与缺陷区域的快速粗定位;然后采用基于区域灰度值的图像分割和基于区域形态学的最小二乘法进行缺陷提取。实验表明,采用本方法提取的轮毂轴承缺陷与实际的缺陷图像相似度高,验证了该方法的有效性。     

列车滚子轴承表面缺陷机器视觉检测方法研究

针对列车滚子轴承内圈外表面缺陷人工检测方法的不足,提出了一种基于机器视觉的表面缺陷检测方法,通过对缺陷图像的处理和分析,快速、准确地实现了轴承表面缺陷的分类识别.这里使用工业内窥镜进行轴承图像的获取,通过对图像的灰度直方图分析,判断其是否为缺陷轴承;对缺陷图像分别进行二值化处理、形态学滤波和图像标记,以准确获得图像的缺...     

基于树莓派的齿轮表面缺陷检测系统设计北大核心CSCD

针对齿轮缺陷人工检测错误率高、效率低的问题,研发了基于树莓派的齿轮表面缺陷检测系统。系统以树莓派、工业相机、光电传感器和剔除装置为硬件平台,搭载开发的系统检测软件,完成齿轮表面缺陷检测与剔除任务。通过CCD工业相机在线采集齿轮图像信息,通过提出的基于HSV空间的LBP特征加权融合提取方法提取图像纹理特征,通过VGG16算法对特征进行裂纹、脏污、断齿等缺陷的分类,根据分类信息由树莓派GPIO引脚控制剔除装置去除缺陷齿轮。经过实验验证,系统剔除准确率达到94.50%,平均速度为1 435 ms/次。其硬件设备体积较小、成本较低、便于维护与管理,易于安装与推广至生产线环境。     

MAS小波的钢板表面缺陷边缘检测的研究

针对钢板表面缺陷与背景的对比度差、边缘复杂、采光不均、噪声较大等特点,应用一种基于MAS小波变换进行钢板表面缺陷边缘检测。该方法由Lipschitz指数阐明了图像的边缘几何结构,通过分析图像中不同类型的奇异点,并结合尺度独立算法区分了目标图像中不同类型的边缘,有效的提取了钢板表面缺陷图像的边缘。实验结果表明,基于MAS小波算法可以有效提取图像中阶梯型边界,检测到的缺陷边缘轮廓较为清晰,且去噪能力较强,检测效果优于传统的同类方法。     

一种改进Canny算子芯片图像边缘检测方法

采用机器视角对芯片表面封装缺陷进行检测对提高芯片生产效率意义重大。该文对传统Canny算法进行详细分析后,根据采集到的芯片图像对比度低、容易受光照不均匀和噪声污染等信息影响的特点,对传统Canny算法进行了改进,提出一种新的芯片图像边缘检测方法。通过迭代双阈值最大类间差法取得最优阈值后,再开始边缘检测。在系统自带图像和采集到的缺陷芯片图像上对2种算法进行了对比实验。结果表明,新方法能去掉冗余信息,可准确提取芯片图像的缺陷轮廓,提高后续检测的准确性。     

基于Matlab的转向轴承珠碗的检测技术研究

针对目前转向轴承生产过程中人工工作效率低的问题,提出一种基于Matlab的转向轴承珠碗的检测方法。该方法通过相机对轴承珠碗表面图像进行处理和分析,快速、准确的实现了轴承珠碗的正反面检测。首先,使用CCD数字相机作为图像传感器进行图像采集;然后,对图像进行滤波去噪,图像分割处理,获取轴承珠碗的中心坐标;最后,通过统计法获取两面凸起面积的不同,确定区分正反面的临界值。使用该方法确定工件的正反面,准确度高,效率高。为轴承自动化生产打下理论基础。     

铜始极片表面缺陷检测系统研究与设计

随着生产和工艺的进步,人们对产品的质量要求越来越高。同时,铜始极片作为有色冶金行业的重要中间产品之一,其表面质量的优劣将影响最终产品的性能和质量。为此,依据缺陷的几何特征和光学特征等,提出了始极片表面缺陷检测系统的设计方案。为了保证铜始极片表面缺陷在线系统的实时性,硬件上采用线阵CCD相机与LED光源结合的图像采集装置。系统软件选用VC++语言进行编写,针对实际的目标图像,通过对其进行图像获取、图像预处理、图像分割和特征提取,从而获得始极片表面缺陷图像的识别信息。