基于图像处理技术的异形件几何尺寸测量及缺陷检测

异形件几何尺寸测量和缺陷检测在许多领域中都具有重要意义。由于异形件的形状复杂,传统的测量和检测方法往往难以满足精确度与效率的要求。而基于图像处理技术的方法可以通过对异形件的图像进行处理和分析,实现准确的尺寸测量和缺陷检测。文章将从图像处理技术概述、异形件几何尺寸测量方法、异形件缺陷检测技术等方面综述基于图像处理技术的异形件几何尺寸测量及缺陷检测的相关内容。     

基于视觉的零件尺寸测量

针对在线实时检测和测量工业零件尺寸的问题,利用视觉技术建立一个的零件尺寸测量系统,采用简单高效的霍夫变换和亚像素技术实现对规则零件的非接触精密测量。尺寸测量过程包括图像采集、图像分析处理和结果输出。其核心算法是图像预处理、直线检测、圆检测和尺寸计算,详细介绍了利用霍夫变换进行直线和圆检测的方法。经研究可知,零件测量系统能实现工业零件的在线实时检测和尺寸测量,且具有速度快、实时性好、非接触、低成本等优点,具有良好的应用前景。     

雪糕棒质量在线视觉检测系统设计与实现

雪糕棒质量缺陷包括几何尺寸偏差和表面色差两大类,目前的质量检测手段是人工目测,检测结果难以得到保障；针对这一现状设计出一套雪糕棒质量在线视觉检测系统样机,由雪糕棒传送系统、光源、镜头、摄像机、计算机即图像处理单元、分选系统组成,由4台摄像机分别实现雪糕棒正、反面成像、两端侧面成像；采用基本计数原理解决了多点检测结果融合,检测结果到分选点的数据记忆,利用多线程技术解决了多台摄像机同步、提高系统运行速度等问题；现场测试表明,该系统能够提供符合质量检测要求的雪糕棒图像,并根据质量检测结果精确控制分选系统准确分级雪糕棒,雪糕棒检测速度达到每秒钟15支。     

本期摘要

在现代工业检测中,很多地方会对狭缝尺寸进行测量。为了高速高精度的测量狭缝的尺寸,介绍了一种能在线实时测量狭缝尺寸的系统。系统通过转镜旋转扫描整个狭缝,而后对通过狭缝的光线进行反射成像并进行处理,在不移动相机的情况下扩大了相机的测量区域。系统以机器视觉技术为基础,利用线阵CCD摄像机拍摄图片,通过数字图像处理技术进行数据处理。系统克服大部分测量设备难以实现在线测量、精度低、成本高等缺点。     

基于转镜扫描的狭缝尺寸测量系统研究

在现代工业检测中,很多地方会对狭缝尺寸进行测量。为了高速高精度的测量狭缝的尺寸,介绍了一种能在线实时测量狭缝尺寸的系统。系统通过转镜旋转扫描整个狭缝,而后对通过狭缝的光线进行反射成像并进行处理,在不移动相机的情况下扩大了相机的测量区域。系统以机器视觉技术为基础,利用线阵CCD摄像机拍摄图片,通过数字图像处理技术进行数据处理。系统克服大部分测量设备难以实现在线测量、精度低、成本高等缺点。     

钢板表面质量机器视觉检测系统设计

针对国内钢厂采用人工方法检查钢板表面缺陷存在可靠性差的问题,开发设计了基于机器视觉技术的带钢表面缺陷自动检测系统.系统通过摄像头采集带钢表面的图像,然后采用图像处理及模式识别算法对图像进行实时处理和分析,从而检测出钢扳表面缺陷,并对缺陷进行自动分类识别.实验结果表明,系统能够对带钢表面进行实时在线监测,并能正确识别常见的带钢表面缺陷.     

面向高密度柔性集成电路封装基板的精密视觉检测算法

高密度柔性集成电路(IC)封装基板是电子组件的核心载体, 其制造过程中的刻蚀、显影等工艺需要严格的品质控制. 本文开发了一种融合金相显微镜与工业相机的成像视觉检测系统, 用于柔性IC封装基板的图像采集与品质控制. 针对显微成像视野小、易离焦等问题, 提出了一种基于中值的三元模式局部纹理快速自动对焦算法. 此外,针对高倍镜下柔性IC封装氧化缺陷分布不均匀问题, 引入微分几何工具, 利用曲率等几何特征提出了一种基于动态曲线演化的高精度表面氧化分布特征检测模型. 通过定性与定量的实验研究, 验证了两种算法在快速性和高精度方面的优越性能.     

基于神经网络的零件缺陷机器视觉识别系统

零件缺陷检测是保证零件使用安全的重要手段。传统的零件缺陷检测法需要有操作人员参与其中,易受主观因素影响,检测的效率及精度得不到良好的保证。而采用机器视觉技术的检测法可实现实时在线的自动检测,无需人工参与,这就极大的提高了生产效率。本文以小轴承表面为研究对象,针对微小轴承的表面结构、尺寸、检测精度和缺陷特征,设计了基于BP神经网络的零件缺陷机器视觉在线自动检测系统,其采用机器视觉技术,构建了BP神经网络检测识别模型,采用进行图像特征提取的间接识别方法,对微小轴承缺陷进行实时检测。实验结果证明了人工神经网络模型的检测能力的可靠性。     

钢板表面缺陷在线视觉检测系统研究

本文设计了一套智能无损检测系统以实现对钢板表面缺陷的在线检测.检测系统由新型LED光源,明暗域结合成像光学系统、高速高分辨率线阵CCD器件、FPGA嵌入式处理系统和缺陷自动分类子系统等组成.系统对钢板表面的气泡、夹杂、结疤、划伤和压痕等主要缺陷进行无损检测,并基于Bayes决策理论,实现缺陷的自动分类功能.本系统在实验室检测指标为:宽度最大为1 800 mm,运行速度不大于1.5 m/s,振动幅度小于1 mm,横纵向检测分辨率为0.8 mm×0.8 mm,尺寸检测误差不大于1 mm.     

基于光学频率梳的高精度几何量检测系统

复杂结构高精度在线测量是航空航天等多个领域结构件生产过程中必要的环节,对产品质量起到决定性作用。针对现有手工测量方法结构特征尺寸精度低、三维形貌重建困难和数据一致性差等问题,提出了一种基于光学频率梳的非接触在线测量方法,并对结构件表面三维特征进行测量实验。该方法将机械平台与光学频率梳测量方法相融合,构建了以飞秒光学频率梳为基础的表面特征高精度测量体系。通过图像处理与分析获取表面三维点云数据,计算拟合得到被测物体的表面形貌特征,进而解算出被测物体的几何参数。实验结果表明：采用该测量方法和处理算法搭建的系统最大检测面积为900 mm×1100 mm,测量重复精度为0.01 mm,结合工控机数据处理软件,可实现自动化在线检测。