机器视觉检测滚子表面缺陷

介绍利用机器视觉检测滚子表面缺陷的实验装置。该装置采用512位SSPD列阵作为摄景器件。藉助专门机械装置实现滚子表面全扫描展开,把获得的二维图象信息送PC/AT微机进行图象处理。文中提出了三种图象处理算法:多段平均法、二次背景处理法和局部算子处理法。用上述算法较好地解决了不同精度滚子的表面缺陷检测。附图16幅,参考文献5篇。     

透明件表面缺陷的机器视觉检测综述

随着现代科技的发展,透明件几乎运用于各个行业并起着不可或缺的作用,透明件表面质量是衡量其合格与否的一个重要指标,同时机器视觉技术因具有速度快、精度高、成本低、稳定性好等优点被广泛用于透明件表面缺陷的检测.本文主要从图像采集、图像处理和缺陷识别几个环节来介绍透明件表面缺陷的检测,对检测系统的类型,采集图像的处理方法以及实...     

机器视觉在板材表面缺陷检测中的应用

为检测木工板材表面缺陷,采用3D智能相机获取包含灰度图和高度图的三维图像。通过比较,选择高度图作为研究对象。应用均值滤波和动态阈值分割方法检测板材表面的大缺陷特征,应用高斯滤波和全局阈值分割方法检测板材表面的小缺陷特征。对缺陷特征进行了开运算和闭运算等形态学处理以提高识别缺陷位置和大小等数据的准确度。实验表明:该方式能够准确识别出满足工厂工艺要求的板材表面缺陷,经坐标标定后,可给出缺陷的大小和位置信息,为修复设备实现缺陷的定点修复奠定了数据基础。     

基于机器视觉的浮空器囊体材料表面缺陷检测系统

在复杂气象环境下,浮空器囊体作为整机系统的直接受压面,其表面必须平整光滑,无褶皱损伤,以将其与空气的摩擦力降至最小。文中基于机器视觉对浮空器囊体材料表面缺陷检测进行系统设计。首先为了降低背景灰度变化对缺陷检测的影响,研究了一种同时具有噪声滤除与图像增强功能的预处理算法;其次利用图像二值化和中值滤波技术实现特征图像的预处理,并结合纹理特征提取技术（基于灰度共生矩阵）对囊体材料表面不同缺陷图像的特征参数进行仿真提取,通过分析不同特征参数,判断囊体材料的表面缺陷类型。该系统对采集到的200个囊体材料表面缺陷样本的分析表明,所用方法能识别浮空器囊体材料93.6%的表面缺陷,识别内容包括缺陷的类型、位置、大小等,并根据缺陷的类型加盖不同的标记。该系统具有较高的识别率和准确率,可对浮空器囊体材料表面缺陷进行快速检测。     

基于机器视觉的齿轮缺陷快速检测

结合齿轮缺陷自身的特点，论述了齿轮缺陷检测系统的构成、图像处理及检测流程，提出了一种基于机器视觉的齿轮缺陷快速检测方法。实例分析表明．该检测系统能够快速、准确地实现齿轮缺陷的检测，满足自动化生产的需要，可在实际生产中代替人工检测；     

基于机器视觉的玻璃马赛克缺陷在线检测系统

针对玻璃马赛克存在斑点、崩角等常见工艺缺陷,基于机器视觉检测原理,设计了一种采用LED同轴光照明和CCD相机为图像获取工具的在线检测系统。该系统通过相机实时拍摄,获取传送平台上目标玻璃马赛克图像,使用特定的视觉软件对获取到的图像进行中值滤波、锐化、二值化、边缘轮廓提取等图像处理,提取图像中玻璃马赛克轮廓形状与灰度值信息,通过形状匹配与灰度值匹配,实现对玻璃马赛克工艺缺陷的在线检测。实验证明,该在线检测系统具有准确率高、实时性强和速度快等优点。     

基于机器视觉的玻璃缺陷检测

随着科学技术的进步,高端显示屏产品对平板玻璃的质量要求越来越高,玻璃的表面缺陷检测技术也因此备受关注。传统的人眼检测方法工作量大且准确率低,已经无法满足生产实际要求。研究了一种基于机器视觉的玻璃质量检测系统,采用先进的CCD成像技术和背光式照明获取图像,用MATLAB图像处理工具箱对采集到的图像进行灰度值化、滤波降噪和阈值分割处理,实现对缺陷区域的特征提取和识别。最后用BP神经网络对玻璃表面的三种缺陷进行分类,该神经网络识别的平均误差率为9.84%,表明此检测方法具有一定的应用价值。     

基于机器视觉的表面缺陷检测方法研究进展

基于机器视觉的表面缺陷检测以无接触、无损伤、自动化程度高及安全可靠等突出优点被广泛应用于各种工业场景中,尤其随着深度学习技术的快速发展,视觉缺陷检测有助于提高产品及装备的智能化水平。综述分析了表面缺陷检测的常用方法、通用数据集、检测结果评价指标和现阶段面临的关键问题。首先,将缺陷检测方法分为传统基于图像处理的缺陷检测、基于传统机器学习模型的缺陷检测及基于深度学习的缺陷检测,并对各种方法进一步细分归类和对比分析,总结了每种方法的优缺点和适用场景;然后,对目前常用的缺陷检测结果评价方法做出了描述,进一步探讨了表面缺陷检测应用在实际工业产品检测过程中关键问题——小样本问题,重点剖析了小样本问题的解决方法和无监督学习在解决这类问题上的优势;最后,从提高缺陷检测方法的工业适用性角度展望了下一步研究方向。     

基于机器视觉的PCB焊接缺陷检测系统研究

针对中小型企业在焊接缺陷检测领域中存在人工成本高、检测精度低、实时性差等问题,提出了基于机器视觉的焊接缺陷检测系统,在生产线上安装多套图像采集装置。根据现场情况,设计了多套打光方案,实现连锡、焊点偏位、芯线断开等缺陷的高清成像;基于HALCON软件,采用图像定位、图像预处理、图像分割、形态学处理及焊接缺陷识别算法,完成了USB接口缺陷的精确检测,并将结果显示在上位机界面。测试生产线上实际采集的402幅缺陷图像,结果表明,系统成功检出率达86%,基本满足实际生产需要。该检测系统用于中小型企业生产,有利于大幅度提高检测效率和缺陷检测智能化水平,同时降低检测成本。     

基于机器视觉的手机电池表面缺陷检测

针对手机电池表面质量人工检测情况,开发了电池表面缺陷无损检测系统软件。首先电池表面经过倾斜矫正、感兴趣区域提取和字符灰度值修改等预处理操作,通过基于灰度密度分布和灰度差的自适应阈值亮度法对感兴趣区域进行子图像遍历,融合有重合区域的缺陷子图像并滤除没有明显缺陷的区域;然后采用支持向量机多种类分类法,提取二值图像像素分布规律作为训练特征,识别电池表面缺陷种类;最后设计了人机交互界面,确定最佳的可变参数,实验测试缺陷识别率达95%以上。     

钢球表面缺陷的机器视觉检测方法

针对钢球表面缺陷的在线检测要求,提出了一种基于机器视觉的钢球表面缺陷轨道自动检测方法。该方法采用6个CCD摄像头,保证摄取到整个钢球的表面;采用自行设计的碗状红色LED圆顶漫射光源,克服了钢球表面易反光的难题,得到了真实清晰的钢球表面图像;并通过图像缺陷识别、球形表面重构等技术,准确地识别出了钢球表面所存在的缺陷。     

一种基于机器视觉的表面缺陷快速检测方法

实际生产过程中,产品表面会不同程度地留下污渍和印记,这对基于机器视觉的表面缺陷识别带来严重干扰.基于图案统计分析的识别方法速度虽快,但抗干扰能力弱,出现较高的误判率.基于深度学习的人工智能识别方法计算量巨大,速度慢,难以满足生产实际的高速要求.因此介绍一种改进SIFT算法,并给出了相关参数的设置方法和经验公式,通过实际表面缺陷的检测,对比验证了SIFT算法较强的鲁棒性和抗干扰能力,以及相关参数设置方法的正确性和可行性.实验数据表明,SIFT算法在凹陷类和斑点类缺陷的检出率上具有明显优越性,在裂纹类的误检率上也具有较大优势.特别是在有噪声图像干扰情况下,检出率比神经网络提升了20％,误检率降低了3％.     

基于机器视觉的钢球表面缺陷检测和分类

在分析钢球表面光学反射特性的基础上,构建了采用球积分光源与0.5×远心镜头组成的钢球表面缺陷图像检测平台,解决了钢球表面成像难度较高的问题.根据钢球表面图像的特征,利用分段线性灰度增强算法和边界跟踪实现了对钢球表面微小缺陷的分割和区域分类,并结合基于灰度共生矩阵的综合熵作为判定钢球表面是否存在缺陷的依据.最后利用矩形相似度与圆形相似度之比、角度等特征实现了缺陷分类器模型的建立,很好地解决了钢球表面缺陷的分类与识别.试验结果表明,该模型对钢球表面5类缺陷的识别率均可达到90％以上,并能很好进行分类,模型在1 600×1 200图像分辨率下,算法耗时小于80 ms,可以满足工业检测对算法实时性的要求.     

基于NI Vision Assistant的机器视觉在钢球表面检测中的应用

阐述钢球表面检测的意义和机器视觉的基本原理,使用LabVIEW和NI Vision Assistant对所采集的钢球图像进行了处理且做出相应分析.     

精密陶瓷套筒表面质量视觉检测机的设计研制

氧化锆陶瓷套筒表面微米级的裂纹、崩口等缺陷直接影响到光纤连接器的使用寿命和使用性能.介绍了氧化锆陶瓷套筒表面质量自动检测机的研究成果,采用线扫描的CCD成像技术,检测到陶瓷套筒表面多种缺陷:研制出高精度自动机械系统,实现陶瓷套筒自动上料、旋转驱动和分拣下料自动化;采用对比强化和边检测算法处理表面裂纹图像,自动识别表面裂...     

基于机器视觉的烟箱缺条检测系统

在卷烟装箱过程中可能出现缺条现象,为了防止缺条烟箱流入市场给烟草企业造成不良影响,对烟厂条烟装箱时出现的缺条现象进行了研究,并对现有的检测系统进行了分析。介绍了利用机器视觉原理进行烟箱缺条检测的方法,详细介绍了系统的结构,以及各个结构的功能;对图像处理方法进行了详细介绍说明;用VC++编写了应用与检测系统的软件,并对其进行了简要的介绍。系统对装箱作业过程进行在线检测,能够准确的检测烟箱缺条现象。     

基于机器视觉和改进形态学边缘检测算法的钢球缺陷检测技术研究

为提高钢球表面缺陷检测的效率和准确性,设计一种基于机器视觉的钢球表面缺陷分拣系统。对钢球表面图像进行图像分割、平滑去噪和二值化预处理,获取钢球表面图像的准确信息,并采用改进的中值滤波算法去除噪声;利用小波变换和多尺度形态学融合算法进行钢球表面缺陷的边缘检测;通过该融合算法和其他算法的检测结果对比和客观数据评价,验证了本文所提算法能够有效保留图像真实细节,并满足钢球分拣系统的需求。     

基于机器视觉的细长产品表面缺陷检测设备研究

为提高对细长产品表面缺陷的检测效率,运用机器视觉技术对细长产品外部轮廓尺寸及表面缺陷状况进行检测.运用机器视觉技术,分析图像传输过程中噪声产生原因及降噪方法;采用canny算法和Simple Blob Dectorte特征点检测方法,提取零件轮廓和色斑轮廓;编写基于机器视觉的表面缺陷检测程序,并通过实验验证了该方法的可...