基于机器视觉的带钢表面缺陷检测研究进展

热轧带钢是钢铁行业的主要原材料之一,其表面质量控制一直是生产过程智能检测的重点任务。针对带钢表面缺陷自动在线检测逐步取代人工检测的现状,概述带钢表面缺陷检测方法,着重阐述基于机器视觉的表面缺陷检测方法,比较分析传统机器视觉、深度学习方法在带钢表面缺陷检测的应用,探讨带钢表面缺陷检测中存在的关键技术问题,并对其未来发展趋...     

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统

为了实现钢轨表面缺陷自动化检测,以手推式轨道检测车为平台建立基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统。以黑白线阵CCD相机获取轨道图像,并辅以线阵白光光源主动照明,减少外界光源的干扰;编码器安装在车轮上获取检测车的运动信息,并将里程转换成脉冲信号触发线阵相机进行图像采集,获取的图像经千兆网传输至工业计算机进行处理;利用单片机设计信号处理器读取编码器的脉冲信号,根据编码器A、B相输出信号的相位差判断车轮的前进方向;提出改进最大熵阈值分割法对钢轨图像分割,使分割结果接近目标出现的概率。实验结果表明,图像采集系统能够稳定的采集轨道多部件图像,相比于Otsu、原始最大熵阈值分割法,改进最大熵阈值分割法在减少误分割的同时能够比较准确的将缺陷分割出来,与背景差分法、积分投影法相比,本文方法获得了较低的误检率和漏检率。     

基于机器视觉的毛杆缺陷检测方法

建立了一套羽毛毛杆缺陷在线检测的完备方案,该方案运用机器视觉方法对羽毛进行无损检测。其重点是把图像检测过程分为三步,首先区别羽毛和背景,其次从羽毛中分割出毛杆,最后检测毛杆上是否存在缺陷。本文对每步都提出有效算法:用阈值法快速简便地区分羽毛和背景;用气球力的主动轮廓模型来分割毛杆;用小波分解和统计分析法来判断缺陷的存在。在小波分解前,根据毛杆缺陷特征,把图像的二维信号变换到一维信号,把缺陷的检测变为信号中奇异点的检测。在分析缺陷大小和特征后提出小波基的选择方法和分解层次的限制。该方案经过试验验证行之快速有效。     

基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测研究现状及展望

鉴于基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法具有操作简便、检测精度高的优势,对此类方法所涉及的各个环节进行了综述.首先,对太阳能电池片表面的各种成像方式和常见缺陷类型进行了归纳总结;其次,对现有的检测方法按照数学建模思路的不同进行了分类介绍和对比分析;最后,对内容进行了小结并对太阳能电池片表面缺陷检测方法的后续研究进行了展望.可以看出:基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法已经取得了较大的发展,但在特征提取算法设计方面仍有改进空间,如基于深度神经网络的特征提取算法.     

基于机器视觉的螺纹缺陷检测方法

为了满足现代制造业自动化生产装配中在线检测要求,提出利用机器视觉的方法对螺纹缺陷进行检测.检测算法主要包括图像预处理、二值化、感兴趣区域提取、螺纹的边缘提取、螺纹的缺陷检测、缺陷量值的计算与存储.该算法由Visual C++6.0编程实现.实验结果表明,基于这种螺纹缺陷检测方法的准确率能够达到99.5%,一个螺纹的检测时间在300 ms以内,达到既定要求与目标.     

基于机器视觉的PCB板表面缺陷检测方法研究进展

基于机器视觉的缺陷检测方法可有效提高生产效率和降低质检成本,在现代化工业生产中得到了广泛应用.对基于机器视觉的PCB板表面缺陷检测方法涉及的图像采集系统、图像预处理技术进行综述;对基于图像分割、特征提取、机器学习和混合技术的检测算法进行分析,总结了各种算法的主要思想、适用范围以及局限性;同时对未来的发展方向进行了展望,...     

基于机器视觉的贴片引脚焊接缺陷检测

针对印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）中贴片元件引脚焊接在线检测问题,提出一种基于机器视觉的引脚焊接缺陷检测的算法.通过对引脚区域进行特征提取,综合采用面积法、连通域法质心法,实现对贴片引脚处附焊球、引脚桥接、缺焊及合格情况进行自动识别.提出了基于统计方法的参数阈值自适应修正的方法,有效解决固定阈值的局限性问题,使算法能够适用于不同光照强度的环境.实验结果表明,该算法对PCB中贴片元件引脚焊接缺陷检测的识别具有较高的准确性.     

基于机器视觉的车辆对称中心检测

介绍了一种基于车辆和背景的特征、灰度值、轮廓及对称性等的目标检测定位及对称中心确定的方法．提出了一种新的对称性检测算法．该算法具有简单、可靠的特点．并进行了实验验证．实验统计结果表明：该对称性检测算法能有效地检测出目标车辆的中心位置．     

基于机器视觉和LabVIEW的有机玻璃缺陷检测研究

采用机器视觉技术和LabVIEW Vision Assistant对玻璃缺陷进行检测分析,以亚克力玻璃常见的缺陷划痕、气泡为主,通过LabVIEW图像处理模块进行灰度变换、形态学处理、阈值分割,最后对图像进行颗粒分析。该研究用模板匹配的方式,对玻璃存在的缺陷进行识别。多次检测研究后表明,该方式较准确地检测到划痕、气泡的存在,并对缺陷的位置及数量做出判断,正确率达到94%。     

基于机器视觉的袋泡茶包缺陷检测方法

针对袋泡茶包的缺陷,设计了基于机器视觉的袋泡茶包缺陷检测装置,提出了识别袋泡茶包缺陷的图像处理方法.通过最大类间差算法对茶包图像进行阈值分割,去除背景.根据茶包外形特点以及不同的缺陷特征,对茶包进行四边形拟合并划分成不同区域.通过计算茶包边缘夹角以及统计分析各区域灰度信息的方法,识别斜包、皱包、空包、夹渣包、左右不对称包缺陷;通过形态学运算和边缘检测识别破包缺陷.实验结果表明:各种缺陷的正检率均达到85%以上,总的缺陷正检率达91.8%.     

基于计算机视觉的空瓶检测系统

为了利用数字图像处理技术实现空瓶缺陷的自动检测,对啤酒瓶缺陷的光学特征进行了分析,研究了检测过程中的图像获取、图像预处理、图像分割、缺陷识别、外围设备通信控制等关键技术,实现了一个适用于实验室环境的、基于计算机视觉的小型空瓶缺陷在线检测系统.实验结果表明,该系统可有效地检测出有缺陷或异物等不合格空瓶.     

一种基于数字图像的空间测距算法及仪器研发

根据相机小孔成像原理,建立基于数字图像的空间测距数学模型,利用双目相机采集被测物在空间坐标系的平面图像信息(像素坐标),标定相机内外部参数,确定像素坐标系、图像坐标系、相机坐标系和世界坐标系之间的关系,通过平面图像上的像素坐标计算被测物两点之间的空间距离。按照便携式、低功耗、兼容性的原则,研制基于数字图像的空间测距仪器,设计仪器的图像采集、数据传输、数据交换、数据处理模块。实验证明基于数字图像的空间测距仪器的测量误差小于1%,在机器人视觉、非接触工程测量、智能制造等领域具有广泛的使用价值。     

算法可重构的工业视觉饮料瓶盖缺陷检测

该文针对工业机器视觉系统软件对图像处理算法可重构的需求,以工业机器视觉饮料瓶盖缺陷检测为应用背景,给出了一种算法可重构的工业机器视觉饮料瓶盖缺陷检测系统软件的设计方案。该方案设计并实现了3种提取饮料瓶盖感兴趣区域的方法。同时结合饮料瓶盖缺陷检测的流程,详细阐述了系统软件对检测算法进行重构的原理及过程。最后,利用软件重构的检测算法序列对感兴趣区域图像进行缺陷检测,对测试结果进行了分析比较。测试结果表明该文的检测软件具有良好的实用性和检测性能。     

Research of Vision Detection System on PCB

Machine vision is applied in defect detection system on PCB.The whole system structure and the principle of vision detection are introduced,while the detection method including image processing,detection and recognition algorithms are detailed. The simulation results demonstrate that through this method,four types of defects including short circuit,open circuit,protuber- ance and concavity on PCB circuit can be effectively inspected,located and recognized.     

基于LabVIEW的机器视觉系统开发与应用

针对目前机器视觉系统普遍以硬件为核心而导致的开发周期长、成本过高问题,利用LabVIEW为开发平台,开发了以软件为核心的机器视觉系统,设计出LabVIEW环境下大恒CG—QP300图像采集卡的驱动方法、图像处理和图像匹配模块、机器人抓取程序,并应用于胶囊封装质量的检测中．实际运行表明,该系统具有完整性、实时性、易于二次开发的特点．     

一种基于机器视觉的玻璃质量在线检测系统

对玻璃缺陷识别原理进行了介绍,并对基于机器视觉的运动图像实时处理算法进行了研究。由此,提出了玻璃质量在线检测系统的总体设计方案,并提出了一种基于自适应阈值选取的图像二值化分割、缺陷特征提取并通过神经网络分类器识别不同种类缺陷的新算法。在此基础上,研制开发了一个玻璃质量在线检测系统,并将其运行于工业现场。实际使用情况表明该系统是可行且有效的。     

基于DSP的印刷品质量检测系统研究

在印刷效率提高的同时,印刷过程中的漏印、黑点、缺字、缺页等错误,使印刷品的质量越来越受到人们的关注。基于DSP的印刷品质量检测系统,通过CCD图像摄取装置获取检测图像,然后对检测图像进行一系列处理,最后通过显示器显示检测结果。详细介绍了CCD摄像机、DSP硬件结构、图像采集等相关知识,叙述了印刷品检测系统的组成和工作原理;在缺陷图像的预处理中使用灰度处理和中值滤波等算法;在印刷品质量检测算法研究中提出了模板匹配算法和图像差分法;最后通过软件系统的设计,高速、高效、高准确率地显示了检测过程和检测结果。     

计算机视觉布料瑕疵检测方法综述

长久以来,布料的瑕疵检测工作一直由质检员完成,瑕疵判别过程受主观因素影响大,存在检测效率低、成本高等问题。随着计算机视觉技术的发展,基于视觉技术的布料瑕疵检测系统逐渐成为取代人工质检的重要解决方案。针对基于视觉技术的布料瑕疵检测,从行业发展情况、通用检测标准、系统整体结构、检测算法的关键技术等方面进行了综述,介绍了目前市面上已经存在的基于视觉技术的布料瑕疵检测产品,分析了目前常用的瑕疵检测标准与检测系统的基本结构,梳理并对比了近年来图像处理与深度学习技术在布料瑕疵检测领域的研究现状。最后,总结了各方面尚待解决的关键问题,并探讨了未来可能的发展方向。     

高斯滤波算法在缺陷视觉检测中的应用研究

机器视觉中的缺陷检测是个难点。图像的滤波处理通常是为了消除噪声干扰,处理的原则是保留大部分有效信号,抑制少数的异常信号。在机器视觉的缺陷检测时,需要提取图像中的每一个异常信号,忽略大部分正常图像信号,与图像的滤波处理正好相反。在大量实践基础上,本文总结出了一套基于高斯滤波算法的缺陷检测方法,特别适合细微缺陷的检测。该方法已经投入应用,在应用过程中取得了良好的效果。