基于HALCON的缝纫机针外观质量检测系统设计与研究

针对缝纫机针外观质量的检测问题,构建了基于HALCON图像处理技术的缝纫机针外观质量检测系统。该系统由图像采集、处理终端与机械支架组成,利用工业相机以触发形式采集缝纫机针图像,采用HALCON提供的图像阈值分割算法提取图像特征,识别缝纫机针外观质量缺陷,最后通过系统的剔除装置对不合格机针进行剔废处理。经过实验测试,检测准确率达到99.99%,能够稳定检测出缝纫机针外观质量缺陷。     

仪器视觉技术的烟箱外观质量无损检测装置

为解决一套烟箱外观检测设备无法同时检测多种品牌香烟的问题,基于机器视觉原理设计了一种新的烟箱外观检测装置。该装置由工业相机、条形码扫描器、光源、控制装置系统、PLC及光电传感器等组成。该装置安装在烟箱进入成品仓前,通过条形码扫描器读取产品牌号,通过对相机拍到的照片进行图像处理、模板定位匹配、模板精确匹配等运算,识别成品烟的工程码和其特定的牌号图形特征及其外观质量缺陷。控制装置系统将结果传送到PLC处,PLC控制设备实现在线剔除缺陷烟箱及显示报警信息等功能。该装置实现烟箱外观包装质量无损检测,保证了产品质量。     

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。     

基于图像处理器的圆锥滚子表面缺陷在线检测系统

研制了一种圆锥滚子表面缺陷在线检测系统。该系统由机械装置和控制系统等组成,机械装置自动完成被测工件的上料、定位、检测、剔除及下料;控制系统由PLC完成工作过程控制,由图像处理器完成缺陷检测的图像处理与判定结果输出。实验结果表明,系统可检测最小直径0.1m(与相机分辨率有关)的表面缺陷,速度为2s/个。该系统检测精度高、测量数度较快,实现了无人在线检测,满足滚子表面缺陷的检测要求。     

金属自粘标牌检测系统的设计

主要介绍基于机器视觉检测技术的金属自粘标牌缺陷自动检测系统的应用设计,视觉成像装置(工业相机、镜头、光源)将产品形状转化为图像信号并传输到内存,由系统进行相关的图像处理,提取图像特征并计算其数据,从而判别良品与否。     

基于机器视觉的垃圾分拣机器人

为了把人从环境恶劣、枯燥繁重的垃圾分类工作中解放出来,本项目设计了一款基于机器视觉的垃圾分拣机器人.机器人以STM32单片机为主控,根据树莓派发送的不同指令控制六自由度机械臂抓取垃圾.机器人的视觉系统部署在树莓派上,视觉系统使用CSI摄像头获取图像并通过YOLOv4目标检测算法求得图像中垃圾的分类信息和位置信息,最后通...     

基于机器视觉的轴承套圈检测系统

设计了一套轴承套圈缺陷检测系统,以替代效率低、成本高的人工检测。首先,由线阵相机采集轴承套圈内外表面图像,经过图像扭曲矫正后进行分段处理,结合区域提取方法检测套圈的边缘缺陷;其次,通过对比原图与均值图的差异,快速凸显出表面是否存在缺陷;然后,采用面阵相机采集轴承套圈上下端面图像。通过对图像进行滤波及二值化、相机和镜头的标定、形态学去除内壁和大小径边缘提取等步骤,达到尺寸检测、分类的目的。     

机器视觉在网片缺陷检测与分类中的应用

针对网片缺陷传统人工检测方法误检率高、劳动强度大等问题,应用机器视觉技术,提出了一种网片缺陷在线检测及分类方法。首先通过工业相机获取网片图像,应用中值滤波和图像二值化方法实现对网片图像的预处理。通过分析缺陷特征,提出了基于特征点的网片缺陷检测方法,在检测出缺陷的同时能对网片三种缺陷类型进行预分类。根据网片缺陷类型的不同,通过计算缺陷区域的灰度共生矩阵并提取4个特征参数,运用BP神经网络对网片缺陷进行分类。实验表明,使用本方法分类网片缺陷类型能满足工业要求。     

基于机器视觉的笔芯球珠表面缺陷检测系统研究

针对笔芯球珠表面缺陷检测识别问题,设计并实现了基于机器视觉的笔芯球珠表面缺陷检测系统。笔芯球珠在球面展开机构作用下,通过图像采集模块获取5张可以完全覆盖整个球面的图像。通过对每幅图像进行缺陷图像提取后,采用基于轮廓角点匹配的方法实现对每幅图像中缺陷图像的拼接;基于提取的有效特征组合通过KNN分类算法对完整的缺陷图像进行缺陷识别。试验结果表明,该方法能够对笔芯球珠表面缺陷进行精确有效的检测与识别。     

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。     

基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统的设计

针对带钢的表面质量检测进行专门化研究,设计了基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统,从系统硬件结构、软件设计两方面进行深入分析与研究。其硬件结构包括图像传感器、高速CCD相机、光源设计;软件设计包括图像滤波去噪、缺陷特征的提取和选择、表面缺陷检测与辨识。根据实验结果的比对可知,本文设计的基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统在对带钢表面缺陷进行检测时,随着试验次数的累加,其精测精度均比传统系统要高,证明本文设计具有较高的实用性和有效性。     

基于机器视觉的齿轮缺陷检测系统设计

针对目前齿轮表面缺陷检测低效率、低质量和低稳定性等问题,设计了基于机器视觉、通过多传感器相互协调工作的齿轮缺陷检测系统。应用这一系统,可以快速有效对缺陷齿轮进行识别和剔除,满足齿轮产品缺陷检测生产线自动化的要求。     

基于数字图像处理和特征提取的钢轨表面缺陷识别方法

设计了一种基于图像特征分析的钢轨表面缺陷识别方法,运用快速数字图像处理技术可实现钢轨表面裂缝和剥离掉块缺陷的提取,该识别方法通过对采样图像使用高低帽变换进行图像增强,再进行高斯平滑消除毛刺,最后采用阈值处理及边界抑制来提取出缺陷信息。研究了钢轨伤损评价及信息表达方法,可将缺陷信息以曲线的形式表示出来。为验证所设计方法的有效性,设计了模拟实验装置,用工业线阵CCD摄像机获取钢轨样品运动时检测的图像,进行缺陷识别处理,实验表明,系统输出曲线能够明确反映损伤的程度及其位置信息。     

人造板在线同步图像采集系统设计与实现

针对基于机器视觉的人造板表面缺陷检测过程中因板面幅度大,运动速度快而导致获取的人造板图像模糊的问题,设计了人造板在线同步图像采集系统,实现在摄像的过程中相机与人造板保持相对静止,进而实现在线获取人造板高清图像。该系统由计算机、西门子1200系列1214-DC/DC/DC-PLC、松下伺服电机、工业相机、传送系统、同步跟踪装置及检测设备(光电开关、行程开关、接近开关、两个编码器)等组成。本研究对该系统进行硬件、软件设计后并进行相关的调试。本研究证明人造板在线同步图像采集系统设计的可行性,能够实现工业相机自动跟踪人造板的速度,到达摄像位置时进行摄像,完成人造板图像的高清采集,为后续人造板表面缺陷自动检测提供重要保障。     

基于机器视觉的罐盖质量检测系统设计

文中根据饮料易拉罐罐盖制造生产线的工作环境和检测要求,研制了基于机器视觉的罐盖质量检测系统,实现了铝制罐盖瑕疵的自动检测和快速剔除.该检测系统由下盖装置、盖传送装置、光源与图像采集系统、视觉处理及控制系统、次品剔除装置等组成,铝制罐盖经下盖装置连续不断的进入盖传输区域,盖传输装置通过真空将罐盖吸附在传送带上,当罐盖通过成像系统时,光纤传感器触发工业相机和光源,获得高速罐盖图像,图像检测系统分析罐盖多个检测区域,电气控制系统根据图像检测结果分拣罐盖.通过实验测试证明:该视觉系统实时性好,可靠性高,有效地提高了罐盖检测生产线的工作效率.     

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。     

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。     

基于机器视觉的粉末冶金零件缺陷检测系统研究

针对粉末冶金零件人工外观缺陷检测精度差、效率低、实时性不佳等问题,利用机器视觉实现自动化生产线粉末冶金零件缺陷的实时检测。系统选用工业相机采集零件图像,利用图像处理软件对零件图形进行特征提取,使用LIBSVM进行数据集训练,得到合格零件与缺陷零件的特征信息,实现零件的有效分类。这一系统检测精度高,可靠性好,能满足生产线实时性的要求。     

一种机器视觉的瓶罐缺陷检测系统设计

针对目前瓶罐缺陷检测依赖人工检测的低效率、低质量和不稳定性等问题,设计了一种基于机器视觉、多传感器融合的瓶罐缺陷检测系统。通过多传感器融合,相机对不合格瓶罐缺陷产品进行图像采集,采用VS2010配合Open CV库对图像进行一系列数学形态学的分析处理,并将结果反馈在控制端,经过剔除装置剔除不合格产品到收集箱。该系统成功地与人工进行检测试验对比,且能有效地对瓶罐产品进行高效率、高合格率的检测,达到了瓶罐产品封装检测生产线自动化的要求,具有一定的应用价值。     

基于机器视觉的齿轮端面缺陷检测方法

为了更好的识别齿轮端面在加工过程中所出现的表面缺陷,本文提出了一种基于机器视觉的齿轮端面缺陷检测方法,该方法将会通过对齿轮端面图像的预处理及识别过程,对端面上缺陷的存在性及缺陷类型进行快速且准确的识别。同时,为了实现检测方法所需的图像多分类任务,本文对一般的支持向量机分类算法进行了改进,同时,利用多线程编程方法加速了对缺陷图像的分类过程。最后,本文还通过控制单元实现了对不同类型缺陷的识别反馈。经图像分类测试,本文所述的缺陷检测方法对本文所涉及的工件表面缺陷图像的识别准确率可达100%。