基于高斯金字塔和视觉显著性的色织物疵点检测

目的为了提高色织物疵点检测的准确率。方法提出一种基于高斯金字塔和视觉显著性的色织物疵点检测方法。首先预处理待检测色织物图像,削弱不均匀光照和环境造成的影响;再对预处理后的图像进行灰度化,接着对灰度图进行高斯金字塔分层,然后对分层后的图像进行显著性处理,以获取图像的显著图;最后利用迭代阈值分割的方法对显著图进行阈值分割,得到色织物图像的疵点区域。结果将该方法与其他色织物疵点检测方法进行对比可知,检测的效果明显优于其他方法,疵点检测的准确率为91.25%。结论该方法可以有效地对色织物疵点进行检测,将疵点区域提取出来,为色织物后续生产中的加工处理提供有用信息。     

玻璃瓶口定位与缺陷检测系统设计

目的为实现玻璃瓶缺陷在线检测,基于机器视觉设计一种瓶口定位和缺陷检测方法。方法介绍系统结构,包括相机、控制系统和剔除机构。详细论述图像处理算法,即:图像预处理、图像分割、瓶口定位、缺陷检测等。中值滤波完成玻璃瓶图像降噪处理,迭代阈值实现图像分割。基于像素坐标平均法完成瓶口定位。对于瓶口断口和破损等缺陷,分别采用径向积分投影和双圆周扫描实现瓶口缺陷检测。最后进行实验研究。结果实验结果表明,所述算法的性能指标均为98%左右,实现了准确、快速、无接触检测。结论该系统操作简单,能够满足实际使用的需求。     

印刷电路板表观检测中光电图像的快速配准方法

印刷电路板(PCB)表观缺陷检测是机器视觉检测领域的一个重要问题,为了有效地利用参考法对印刷电路板光电图像进行检测,需要提高图像配准精度.本文提出了一种基于随机Hough变换(RHT)和空间数据坐标变换理论相结合的配准方法,该方法在寻找配准目标和完成配准效率方面均有很大提高.利用PCB光电图像进行实验,结果表明:在提高检测精度,降低内存空间,减少计算时间等方面,该配准算法的优势明显.     

基于HALCON的药品包装瓶批号检测技术研究

检测是药品生产过程中的重要环节,基于机器视觉的智能检测技术是实现药品生产质量快速、自动检测与控制的新型重要手段.介绍了基于HALCON机器视觉软件的检测系统的构建和针对药品包装瓶批号的图像处理关键技术,包括灰度值调整、填充缝隙与滤波、分割图像及训练OCR、识别数字对象.     

带钢表面缺陷视觉检测系统关键技术研究

为满足钢板表面缺陷在线检测系统宽幅面、高速、高分辨率的检测要求，讨论了基于线阵CCD的钢板表面缺陷视觉检测系统实现的关键技术；优化设计了视觉检测系统的光学照明部分，以检测不同类型的缺陷。通过软件系统的特殊设计，以保证实时在线检测。针对缺陷图像低对比度、高噪声的特点，提出了基于灰度统计特性的图像边缘检测方法，并实现了对缺陷图像的自适应阈值分割。依据图像的缺陷统计特性，定义了缺陷的灰度、几何等特征量，用于缺陷分类。本系统样机已在实验室环境下运行。     

基于机器视觉的透明光学镜片缺陷检测技术研究进展

随着信息化时代的到来及智能电子行业的高速发展，相关行业对透明光学镜片的需求量逐渐增多并对其提出了更高的质量要求。本文从运用机器视觉进行产品缺陷检测的几个关键环节展开探究，包括：对各类镜片的图像采集方法进行研究、对缺陷图像的图像处理算法进行分析、以及对提取出的缺陷的识别分类方法进行归纳总结。从而探究目前运用机器视觉对透明光学镜片进行缺陷检测的发展现状，同时进一步对未来的研究趋势进行了展望和预测，以期对后续工作提供参考。     

基于机器视觉的包装品质检测系统设计

目的 为提高包装缺陷检测精度,基于机器视觉设计一种包装品质检测系统。方法 介绍机器视觉系统硬件结构,包括载物平台、工业相机、光室、计算机等。在此基础上,以条烟外包装检测为主要研究对象,详细阐述图像处理算法。首先利用中值滤波消除原始图像噪声;然后基于Canny算子实现图像边缘锐化;最终通过图像配准判断条烟外包装是否存在缺陷。结果 通过实验验证,结果表明该系统对合格样本的识别率可以达到100%;不合格样本的识别率也可以达到98.67%;整体识别率可以达到99.33%。结论 机器视觉系统具有识别精度高、性能稳定等特点;图像处理算法可准确区分条烟是否存在缺陷,具有实际应用价值。     

基于图像处理的包装印刷缺陷检测方法

目的为了提高包装印刷品缺陷检测的准确度和适用性,基于图像处理设计一种包装印刷缺陷检测方法。方法采用几个关键步骤包括图像配准、配准区域自动选取、缺陷检测等,并根据包装印刷品图像特征选择配准区域,同时给出一种快速图像配准算法,利用改进差影匹配算法实现缺陷检测;基于DSP和FPGA设计控制系统硬件平台,主要包括控制单元、图像采集与处理单元、成像单元等,并进行实验研究。结果所述方法能够准确识别出细微的刀丝、拉条类缺陷。结论该方法具有较高的可靠性、通用性,可实现包装印刷品缺陷的快速检测。     

机器人视觉目标数字图像实时处理及分割

机器人视觉目标图像信噪比低、背景噪声干扰大,目标识别处理通常利用目标的灰度信息进行预处理。文中设计一种基于数学形态学和遗传算法的灰度图像实时预处理和阈值处理技术图像分割方法。描述图像的基本结构和特征,用具有一定形态的结构元去度量和提取图像中的对应形态,以达到对图像分析和识别;经过预处理的原始图像,采用基于遗传算法的最大类间方差图像分割法,非线性快速地查找到最优的分割阈值,从噪声图中分割出可能目标。基于ARM嵌入式微处理器,以复杂可编程逻辑器件CPLD作为时序控制单元,进行图像处理、分割,实现了图像信息的采集、存储、传输及处理为一体。仿真实验表明,该方法实时性好,简捷、快速,对运动目标的图像识别有较好的实用价值。     

基于计算机视觉测量技术的图像轮廓提取方法研究

图像分割与轮廓提取是计算机视觉测量技术的关键环节。针对传统边缘检测方法中存在的问题，结合计算机视觉测量技术的特点，提出了一种实用的轮廓提取方法。该方法采用灰度阈值法进行图像分割，并用数学形态学方法对二值图像进行缺陷修补，通过链码跟踪存储轮廓信息，实现了具有单像素边缘的图像轮廓提取。文中给出了关键技术的原理及实现方法。实验表明，与经典的边缘检测方法相比，此方法具有抗干扰性强、精度高等特点，能满足工程测量的实际需要。     

基于数学形态学的印品质量在线检测研究

数学形态学以图像形态特征为研究对象,其图像处理算法主要有膨胀运算、腐蚀运算、开运算及闭运算,其应用于图像预处理的方式主要有图像增强、图像分割及噪声滤除等。国内外对数学形态学在印品质量在线检测中的应用进行了广泛而深入的研究,并研制出各种新型自动化印品质量检测设备。印品质量在线检测未来的研究方向主要为:在线检测运动图像采集标准的确立,灰度图像算法在彩色图像处理中的应用,颜色缺陷的分类,图像预处理计算量的减少及实时性的提高等。     

基于 DP 方法的印刷品图像检测技术研究

目的研究印刷品图像质量在线检测及反馈。方法利用机器视觉检测技术、数字图像处理技术,并基于DP方法对标准样张和有缺陷样张进行分割和匹配,根据图像不同的分辨率和所需检测精度来设计图像不同的分割方式,从而进行颜色信息的检测和分析,利用二级识别缺陷分类技术将缺陷进行分类,显示相应的缺陷类型,从而提高印品总体质量。结果与传统的印品质量检测相比,实现了对印刷质量检测的高速度和高精度的要求。结论基于DP方法结合缺陷特征,能够快速、准确地检测出印刷品缺陷。     

基于机器视觉的编织袋表面缺陷检测系统设计与实现

目的 针对编织袋生产中表面缺陷检测效率和精度低等问题,应用机器视觉技术于编织袋表面缺陷检测,进而提高编织袋的生产效率。方法 基于机器视觉设计编织袋表面缺陷检测系统:首先为了降低背景灰度变化对缺陷检测的影响,研究一种同时具有噪声滤除与图像增强功能的预处理算法;其次选取二维最大熵值法对预处理后的编织袋图进行分割,并采用改进遗传算法对它进行优化以增强算法的收敛速度和效果;然后利用特征提取结合形态学处理的方法实现了编织袋表面缺陷的识别与分类;最后应用连通域进行分析,对分类出的缺陷进行统计与定位以获取缺陷的尺寸以及位置信息。结果 采集了200个编织袋缺陷样本,采用文中编织袋表面缺陷检测系统对编织袋样本进行缺陷识别,平均识别准确率为94.0%,处理一幅编织袋图像的时间约为600 ms。结论 该系统具有较高的识别效率和正确率,可实现编织袋表面缺陷的快速检测,满足工业生产的需求。     

基于多对象匹配与融合字符特征的印刷质量检验方法

目的 为了增强字符配准对字符位姿变化的鲁棒性和识别能力,以及印刷质量检验精度和缺陷类型分析对不同字符产品的自适应性,提出一种基于多对象匹配与融合字符特征的印刷质量检验方法。方法 采用多张合格字符样品图像进行模板构建;借助多对象匹配来配准多个待检验的字符,消除字符位姿的变化对字符配准的影响;进行逐像素的比对,检验字符区域的质量;利用灰度阈值分割以及Sobel边缘检测,将字符区域分成3个待检验的局部特征区域：边缘、前景、后景;进而获取边缘完整性,前景面积和灰度,背景面积和灰度这些显著的字符特征,由多张字符样品训练每个特征的自适应的合格范围;将其组合,形成融合字符特征,分析缺陷的类型。结果 测试数据表明,针对不同种类、不同精度要求的字符产品,所提方法对于字符质量的判断准确率达到100%,对缺陷类型的分类准确率保持在84.2%以上。结论 所提字符质量检验方法拥有良好的鲁棒性与自适应性,在包装、印刷等行业具备较高的应用价值。     

印刷网点微观图像阈值分割算法研究

目的 通过阈值处理方法, 准确获取网点微观图像的特征参数, 将其与仪器测量值相结合, 综合评价印刷品复制质量。方法 提出一种基于高斯函数模型拟合网点图像灰度直方图数据的阈值分割算法, 寻找网点类图像最佳分割阈值, 对图像进行二值化处理, 得到准确的网点参数。结果 得到的印刷品网点面积率在全阶调范围内更接近于测量值, 分割效果明显优于传统的阈值分割算法。结论 提出的高斯拟合阈值分割算法更有利于提取网点类图像的微观参数, 精度高, 稳定性好,为获取准确的网点图像微观参数提供了理论与实践参考。     

遗传算法在易拉罐罐盖喷码系统中的应用

目的为实现饮料易拉罐拉环背部激光打码的自动化,提出一种基于遗传算法的易拉罐罐盖图像识别新方法。方法首先搭建一套易拉罐盖激光自动打码机,基于所搭建的实验系统,利用CCD相机实时采集罐盖图像。对所采集到的图像进行中值滤波和灰度增强处理,在此基础上,研究基于遗传算法的罐盖图像阈值分割新方法,分析、确定算法的关键参数(个体数目、交叉率、变异率等),由此得到罐盖的二值化图像,并对算法处理结果进行误差分析。结果遗传算法经过约15代的迭代计算,能够收敛,获取到最优的图像阈值,整个算法的运行时间约30 ms,最终的图像精度约为7.9 pixel。结论基于遗传算法的图像阈值分割实时性好,分割后的图像精度高,与传统的Ostu阈值分割法相比,得到的信息更加丰厚,能抑制光线不均所造成的图像干扰。同时对遗传算法阈值分割后的图像进行了sobel边缘检测,得到了清晰的罐盖边缘,为激光打码的准确定位奠定了基础。     

基于骨架模板匹配的彩色印刷品文字缺陷检测

针对彩色印刷品文字缺陷检测难等问题,提出了基于骨架模板匹配的文字缺陷检测方法。选取标准样本图像中有代表性的颜色,经过粗分割和精分割,提取主颜色;在每个主颜色的色板上分析连通分量区域几何位置关系,定位文字区;逐步细化文字区色板并赋予不同权值,得到骨架模板;把待检样品图像与骨架模板匹配得到缺陷信息并标记在待检样品图像上,完成缺陷检测。实验结果表明,该方法能有效消除印刷过程中多种干扰带来的抖动和配准精度对文字缺陷检测的影响,精确实现文字缺陷检测。     

基于数学形态学的印刷网点图像分割方法

印刷显微网点图像的分割是实现印刷质量在线检测的基础.在对网点图像进行灰度化、图像增强、二值化处理的基础上,采用数学形态学方法构成的噪声滤除器对网点图像进一步去噪处理,使最终网点图像分割取得了良好效果.     

柔版印刷套印误差检测技术研究

目的为了提高柔版印刷过程中套印误差的检测精度。方法分析了柔版印刷产生套印误差的主要原因,并提出了一种基于机器视觉的套印误差检测方法。首先进行工业相机的标定,获取原始的"十"字圆环标记图像,采用融合滤波算法对图像进行预处理,对预处理后图像进行数据分析时,提出一种二次分割算法进行图像色彩分离;再使用模板匹配算法进行模板匹配,获取偏差数据进行套印偏差分析。结果使用该算法在实验中对5组标记图像的轴向、纵向检测误差,均控制在0.03 mm以内,符合行业检测误差在0.2mm以内的检测标准。结论提出的基于视觉的套印误差检测方法具有识别准确率高、处理速度快的特点,能可靠稳定地运行,具有一定的可行性。     

基于模板匹配的啤酒箱印刷质量检测方案

目的快速且精准地检测啤酒箱常见的印刷缺陷。方法以啤酒箱面纸为检测目标,通过提取模板图像中形状和灰度值信息构建差异模型的模板匹配方法,对啤酒箱印刷中常见的缺陷特征进行检测,根据检测结果判断印刷质量是否合格,并通过检测验证实验对质量检测方案的效果进行评估。结果通过对所采集的500张图像进行检测实验并统计结果,该方法的平均准确率达到96.18%,漏检率小于0.9%,误判率为3.08%,平均检测耗时低于10 ms。结论使用该方法对啤酒箱面纸这类胶印制品进行质量检测的效果优秀且稳定,可以对细小划痕等高精度要求的缺陷进行精准检测,而且检测速度也快于其他方法。