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机器视觉检测滚子表面缺陷 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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摩托车轮毂表面缺陷可能会造成摩托车在行驶过程中发生交通事故,危及驾驶者的生命,因此,对于摩托车轮毂的表面缺陷检测就显得尤为重要。针对摩托车轮毂表面缺陷检测,提出使用支持向量机(SVM)的方法,在特征选择上使用不同的灰度特征和纹理特征相结合。剖析了样本数量的多少与不同特征维度对支持向量机分类结果造成的影响。当提取灰度特征和纹理特征作为特征变量的时候相较于单独的灰度特征分类精度具有明显的提高,当样本数量为100时,识别精度可以高达93%。研究结果表明,在灰度特征的基础上加入纹理的特征可以大幅度提高支持向量机在摩托车轮毂表面缺陷检测的识别精度。 相似文献
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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... 相似文献
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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。 相似文献
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纹理表面缺陷检测在机器视觉领域具有意义和挑战性,其历史可以追溯到20世纪中后期,近年来随着深度学习技术的蓬勃发展,纹理表面缺陷检测技术大幅飞跃。直至今日,关于纹理表面缺陷检测的调研和综述仍然很少。在此背景下,本文回顾2017年-2021年间200余篇纹理表面缺陷机器视觉检测论文,对纹理表面缺陷机器视觉检测研究进展进行了及时、全面的调查;分析了纹理表面缺陷检测的发展历史和最新研究进展,原则上将纹理表面缺陷机器视觉检测方法分为传统方法与深度学习方法,并对二者进行了深层次研究分析,特别是深度学习方法;对近期出现的几种纹理表面缺陷机器视觉检测方法主题进行总结的同时,也对这些主题的研究进展进行了综述。最后,对未来的研究趋势进行了展望,以期为后续研究提供指导和启示。 相似文献
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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. 相似文献
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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%. 相似文献
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针对马铃薯表面缺陷检测快速准确的需求,提出一种基于机器视觉与YOLO算法的马铃薯表面缺陷检测方法.应用这一方法,构建马铃薯表面缺陷图片数据集,对原始数据集进行图像增广;通过二分K均值聚类算法进行目标框聚类分析,采用分步训练方式优化学习权重.试验结果表明,所提出的基于机器视觉与YOLO算法的马铃薯表面缺陷检测方法可以有效实现马铃薯表面缺陷的快速、准确检测,平均识别精度达到99.46%,对腐烂、发芽、机械损失、虫眼、病斑检测的精度均高于98%,单幅图片识别时间约为29 ms. 相似文献
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钢板表面的缺陷检测是分析和判断钢板质量的基础和关键。针对钢板表面龟裂等小缺陷检测效率低、精度差的问题,提出一种融合Transformer的钢板表面缺陷实时检测算法。首先,融合协调注意力(CA)模块以及最大动态转移(DY)激活函数构建CA-Bneck模块,提高缺陷特征的表示能力;其次,将MobileNetV3、CA-Bneck以及Transformer编码模块相融合,构建一种新的主干特征提取网络MobileNetV3-CATr,用于减轻模型的复杂度;最后,提出一种BiFPN-Lite模块,使得模型复杂度不增加的条件下融合更多缺陷特征;并通过YOLO Head输出缺陷的信息。在热轧钢公开数据集NEU-DET上实验结果表明,所提算法在性能和速度之间取得了平衡,mAP值相较于YOLOv4提升了5.96%,速度达到了20.1FPS,能够有效地完成钢板表面缺陷的实时和高精度检测。 相似文献
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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。 相似文献
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钢轨缺陷无损检测与评估技术综述 总被引:7,自引:0,他引:7
钢轨缺陷的检测对于保障铁路安全具有重要的意义。在研究钢轨无损检测与评估技术的背景下,对国内外采用的钢轨缺陷检测方法进行了全面的综述,包括物理检测方法和机器视觉检测方法。阐述并分析了钢轨缺陷评估方法在机器视觉方面的应用情况,同时对所采用的钢轨无损检测与评估技术进行对比,论述和总结了包括射线检测在内的物理检测及包括图像处理在内的机器视觉检测两类检测方法的差异性。分析和研讨了现代无损检测与评估技术及其在发展中涉及的相关技术问题,并对钢轨缺陷无损检测与评估技术的未来发展给出设想。 相似文献
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针对机加工零件表面划痕缺陷高精度、高效率的检测要求,提出了一种基于零件表面加工纹理平均方向的检测方案.利用零件图像与其均值模糊图像生成差分图像,采用阈值和形态学方法获得强化的纹理;采用最小外接矩形从中提取主干纹理,利用统计方法和两次平均方法计算纹理的主方向,利用纹理的方向偏差检出异常纹理.实验结果表明,该方案能实现单组... 相似文献
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近年来计算机及信息技术飞速发展,并在各个领域得到了广泛应用,极大地促进了社会的发展.数字图像处理技术以其高效准确性,在工业产品缺陷检测中发挥了重要作用.利用该技术可以代替人工检测,极大地提高了工作效率,降低了人工成本,增加了企业收益.因此,研究基于图像处理的LED芯片缺陷检测系统,对比不同LED芯片缺陷类型及传统检测方... 相似文献