基于机器视觉钢板表面缺陷检测技术研究

钢板表面缺陷严重降低钢板的耐磨性、耐高温性、耐腐蚀性、抗疲劳强度等性能,因此,钢板表面缺陷的检测就显得尤为重要。本文基于机器视觉采用Matlab图像处理技术对钢板表面缺陷进行检测识别。在不同光照条件下采集钢板表面图像,分别进行图像处理,讨论分析不同光照条件和去噪方法对检测结果的影响。首先对缺陷图像进行预处理,然后将预处理后的图像二值化及形态学图像处理,使图像背景与对象图形分离,提取出表面缺陷特征,计算缺陷的面积和周长。通过对图像细化和骨架提取线性缺陷,计算出缺陷长度,并且通过对像素的标定,将像素单位转化为长度或面积单位。实验结果表明该方法具有很好的可靠性和重复性。     

基于机器视觉的钢卷尺表面缺陷检测系统设计

针对钢卷尺生产过程中表面缺陷检测效率低下的问题,构建一套应用于实际工业环境下的基于机器视觉的钢卷尺表面缺陷在线检测系统。首先,设计一种实验检测平台用于获取钢卷尺表面的图像;然后,通过图像分割的数字图像处理手段准确定位钢卷尺区域轮廓;最后,采用基于灰度值的模板匹配算法、边缘检测算法及颜色聚类方法对预处理后的图像进行匹配和特征计算,实现对目标物体和区域图像的快速定位和特征提取。结果表明：该检测系统的正确率达95.83%,平均检测速度达5.025 秒/根,基本代替了人工检测,为钢卷尺表面检测提供了一种检查正确率和效率较高的新方法。     

机器视觉表面缺陷检测综述

目的 工业产品的表面缺陷对产品的美观度、舒适度和使用性能等带来不良影响,所以生产企业对产品的表面缺陷进行检测以便及时发现并加以控制。机器视觉的检测方法可以很大程度上克服人工检测方法的抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大等弊端,在现代工业中得到越来越广泛的研究和应用。方法 以机器视觉表面缺陷检测为研究对象,在广泛调研相关文献和发展成果的基础上,对基于机器视觉在表面缺陷检测领域的应用进行了综述。分析了典型机器视觉表面缺陷检测系统的工作原理和基本结构,阐述了表面缺陷视觉检测的研究现状、现有视觉软件和硬件平台,综述了机器视觉检测所涉及到的图像预处理算法、图像分割算法、图像特征提取及其选择算法、图像识别等相关理论和算法研究,并对每种主要方法的基本思想、特点和存在的局限性进行了总结,对未来可能的发展方向进行展望。结果 机器视觉表面缺陷检测系统中,图像处理和分析算法是重要内容,算法各有优缺点和其适应范围。如何提高算法的准确性、实时性和鲁棒性,一直是研究者们努力的方向。结论 机器视觉是对人类视觉的模拟,机器视觉表面检测涉及众多学科和理论,如何使检测进一步向自动化和智能化方向发展,还需要更深入的研究。     

基于机器视觉的机加工缺陷检测系统设计

本文设计了一个基于机器视觉的机械加工缺陷检测与定位系统,着重阐述了该系统的工作原理,讨论了相关的图像处理、检测及识别算法,仿真实验均用MATLAB编程实现,仿真结果证明了该方法的可行性.采用该方法能够有效的检测、定位并识别出工件表面的缺陷.     

机器视觉罐体缺陷检测系统的设计与实现

随着流水线生产过程中对产品的自动检测要求不断提高,传统的人工检测从效率和准确度方面已不能满足生产需求。另外,缺陷产品流入市场,对消费者的权益和企业的发展有不好的影响。因此,利用机器视觉技术针对罐体的形状缺陷、印刷缺陷等问题,进行图像采集、图像处理和实时检测,实现快速、准确的识别并剔除有罐体缺陷的产品,提高整个生产线的效率。     

一种简单的鸡蛋表面质量检测系统设计

设计了一个简单的鸡蛋表面质量检测系统.系统通过USB摄像头采集图像,利用噪声过滤和二值化等方法对图像进行预处理,再经过设定阀值、目标分割等步骤,利用LabVIEW软件中视觉工具分析得到鸡蛋的中心坐标值、长轴、短轴和蛋形指数等,最终实现鸡蛋表面质量分级.实验结果证明,通过此种方法研制的鸡蛋表面质量检测系统具有高效率、低成本、易操作的特点,能够替代传统人工筛选,实现鸡蛋质量表面的检测,具有良好的应用前景.     

基于机器视觉的发动机表面缺陷检测技术

发动机表面的缺陷检测是保证其使用安全性的重要手段。本文应用机器视觉技术实现发动机内表面缺陷的自动检测,用内窥镜采集发动机装药内表面的图像,结合图像特点,通过多次实验对比,选择中值滤波方法对图像进行滤波、Canny算子检测图像边缘,应用像素灰度的相似性和不连续性将缺陷从图像背景中分割出来,在此基础上,选取面积和周长特征作为缺陷判断依据,并将以上功能进行整合,设计缺陷自动检测系统。实验结果表明该方法在发动机内表面缺陷检测方面有较好的效果。     

基于机器视觉的表面粗糙度检测系统设计

针对光切法显微镜测量的实验装置,开发了一种基于机器视觉的表面粗糙度检测系统.介绍了系统的硬件构成和软件设计原理,运用图像处理技术从光切显微图像中提取出表面轮廓信号计算粗糙度评定参数.该检测系统能够实现工件表面粗糙度的智能、快速、多参数测量,通过测量实验与样本标准件的数值进行对比,验证了该检测系统能达到满意的精度.     

表面缺陷检测的机器视觉技术研究进展

物体表面缺陷检测技术是工业质检领域的一项重大课题,对工业生产有着重要的意义。针对近些年基于机器视觉的表面缺陷检测技术进行梳理总结。首先,列举了几种缺陷检测在工业领域的应用场景;其次从特征提取和分类算法的角度简要阐述了传统的机器视觉方法;重点探讨了缺陷检测中常用的经典神经网络结构和缺陷检测算法的最新发展,并介绍了两种常用的缺陷检测算法优化方式;最后,分析了缺陷检测领域面临的三大挑战：实时性问题、小样本问题和小目标问题,目的是为工业表面缺陷检测的研究提供有益的参考和脉络梳理。     

基于机器视觉的色差检测算法

针对金属印刷质量中的色差检测问题,采用机器视觉的技术对色差检测算法进行了研究。通过在金属印刷品的留白区域印刷色标,使用工业CCD相机采集金属印刷产品上的色标区域,使用数字图像处理技术提取色标。使用了基于HSV颜色空间的色差检测算法和基于CIELAB颜色空间的色差检测算法,分析了两种颜色空间下色差检测的实验结果,采用两种颜色空间检测算法相结合的方法,实现对色差合理有效的快速检测,同时能保证检测结果的准确性。     

基于机器视觉的微型摆轮质量检测系统

摆轮在精密仪器设备中经常使用,其平整度与整个仪器的精密准确性密切相关.传统摆轮检测以人工为主,本文提出一种基于机器视觉的摆轮平整度检测系统,先校正摆轮图像,然后提取其亚像素边缘信息,并通过投影映射精确计算边界信息.系统支持连续采样计算,并以摆轮边缘的动态极差作为零件的合格标准.实验结果表明,该方法实时性好,准确率高,可以满足工业检测需求.     

基于机器视觉的液晶基板表面缺陷检测系统

介绍一种基于机器视觉的液晶玻璃基板质量在线检测系统。利用分布式视觉处理技术、采用模块化的图像处理系统设计,能够实现缺陷的精确提取与对缺陷的智能分类和分级,满足LCD液晶玻璃基板质量在线检测的需要。     

基于机器视觉的机械手装配系统设计

为了解决工业生产过程中料板的自动装配问题,提出了一种基于机器视觉的机械手定位装配检测系统,建立了实验平台。系统通过工业相机对料盘进行图像采集,将所采集的信息传送给工控机,借助图像处理程序,采用图像预处理实现了对图像的降噪,结合BLOB分析对图像特征进行了提取,获得了料盘上装配孔的位置信息,通过控制机械手动作,移动到装配位置,旋转相应角度,实现料板的自动定位装配。实验结果表明,该系统装配准确度高,误差小,满足了工业上的要求。     

机器视觉在钢球表面缺陷检测中的应用

提出一种基于机器视觉钢球表面缺陷识别方法, 利用计算机图像技术采集钢球表面图像信号, 采用图像比对法对图像信号进行缺陷识别分析.实践表明使用本文方法能够实现钢球表面缺陷的自动检测,具有可靠、高效的特点.     

基于机器视觉的灯头产品质量在线检验系统研究

详细研究并实现了一种基于机器视觉技术的灯头产品质量在线检测系统;根据灯头产品生产中存在的4种主要质量缺陷,论文提出了灯头产品质量在线视觉检验系统的结构及其工作流程,提出了运用图像特征提取技术识别好坏灯头的方法,详细分析了系统设计中采用的几种重要的图像特征提取算法;试验表明这些方法简单实用,能准确高效地识别出目前灯头产品中存在的主要质量缺陷。     

基于机器视觉的蜂窝陶瓷检测系统研究

为了解决蜂窝陶瓷产品质量在线检测问题,设计了一种基于机器视觉的蜂窝陶瓷自动检测系统,介绍了检测系统的体系结构,提出了基于PC+PLC的检测系统控制方案,根据高速摄像机获取蜂窝陶瓷各个面的图像,提出了一种内切圆逐次逼近定位算法,根据实际情况设计了一种针对蜂窝陶瓷图像形状的测量方法,以检测产品是否符合允许误差;实验验证了系统的有效性和检测算法的可行性,系统实现了蜂窝陶瓷质量的快速、精确在线检测,提高了生产效率.     

基于机器视觉的FPC嵌入式检测系统

针对FPC(柔性印刷电路板)缺陷的特点,设计了基于机器视觉的嵌入式检测系统;该系统以线阵CCD为视觉传感器,DSP为处理器核心,完成图像的采集和存储;基于局部自动阈值分割后的二值化图像,采用多尺度的数学形态学抑制噪声,突显边缘细节;结合线宽评价和局部生长的图像匹配算法,准确实现产品缺陷定位识别功能;实验结果表明:系统能准确识别检测产品中存在的各种缺陷,图像检测速度达到了每秒20帧,具有良好的实用性.     

基于机器视觉的葡萄糖药液质量检测系统设计

提出了基于机器视觉的葡萄糖检测试验方案，介绍了葡萄糖药液视觉检测原理和试验装置硬件结构和工作原理，详细阐述了图像采集卡和摄像机的配合应用和软件工作流程。