基于图像处理的带钢表面缺陷检测改进算法的研究

由于在带钢的生产过程中会出现多种表面缺陷,因此本文中研究了一种基于图像处理的带钢表面缺陷检测改进算法对表面缺陷进行有效检测。算法中对边缘检测、图像分块、连通域分析等过程进行了改进,并提出了一种针对带钢图像的图像二值化算法,相较于传统的缺陷检测算法,本文中的检测算法在保证处理速度的同时,可以使处理的图像细节更完整清晰,缺陷定位更准确,且总体的检测正确率在90%以上,为后续缺陷分类提供更加准确的数据支持,可有效解决带钢表面缺陷检测问题,对企业生产过程中的技术改善起到至关重要的作用。     

基于图像处理技术的包装表面缺陷检测

基于图像处理技术的包装表面缺陷检测方法,解决准确性较低问题.利用CCD相机采集包装盒表面图像,使用二值化处理技术区分背景区域与 目标图像,利用浓淡补正差分处理背景与前景,通过图像重绘算法检测图像边缘,消除噪声获取明显的图像边缘特征;利用阈值定义图像中的各类缺陷完成缺陷特征提取,依据提取完成的缺陷特征设计缺陷分类器,以此...     

轴承表面缺陷检测系统的研究与开发

提出一种利用离线样本学习实现轴承外侧表面缺陷在线快速检测的方法。采用间接照射面光作为光源,通过CCD摄像头采集轴承外侧面图像。在离线情况下:定位轴承侧面的检测区域;分别拟合横纵向的灰度分布规律曲线;并以灰度变换后的样本图像作为检测时的依据。在线检测时:根据学习知识提取出待检测区域、将轴承图像变换成灰度分布均匀的图像;然后对图像进行动态阈值分割并作出决策判断。实验表明,提出的方法能有效地将被测图像变换成灰度均匀的图像;判别一张轴承图像平均时间为20 ms,准确率达98.2%以上,具有较高的实时性和准确性。     

基于图像处理的产品表面缺陷检测系统研究

随着嵌入式技术的发展,基于图像处理的产品表面缺陷检测技术的优势越来越突出,其技术主要包括产品表面图像的采集、匹配和识别。本系统采用单精度浮点运算的STM32F405作为核心处理器,CMOS彩色数字摄像芯片OV7610作为图像采集传感器,并在VC++环境下使用面向对象的方法设计控制程序,主要用于产品表面图像的采集与处理。实验结果表明,该系统工作稳定,实时性和可控性达到设计要求。     

基于机器视觉的轴承防尘盖表面缺陷检测

为实现工业现场中轴承防尘盖表面缺陷的自动检测,提出一种基于机器视觉技术的检测方法。采用蓝色同轴光源作为检测系统所用光源,克服金属反光;采用最小二乘法拟合轴承外圆,根据轴承型号比例分割出防尘盖区域,利用Otsu阈值分割和Roberts边缘提取处理图像,每2°统计值为1的点的数目,与模板轴承此数据比较,求出相差角度,由此将防尘盖字符、非字符区域分离,两部分是否存在缺陷分开判别,互不干扰。实际测试表明：检测系统采集到的轴承图像清晰,缺陷检测算法正确率在96%以上,可实现轴承防尘盖表面缺陷的自动检测。     

基于图像处理的手机屏幕缺陷检测系统研究

针对手机屏幕生产中的缺陷检测问题,提出了基于机器视觉的手机屏幕玻璃缺陷检测系统,采用光学成像模块、图像采集模块和图像处理软件设计模块对手机屏幕玻璃缺陷进行识别检测,检测效率高,实时性好.对手机屏幕玻璃缺陷检测所需用到的算法进行了研究,针对手机屏幕玻璃缺陷细微、痕浅等特点,提出了基于图像快速匹配的差分算法,实现了缺陷特征的准确提取.     

基于图像处理的BGA封装器件缺陷检测算法

提出了一种BGA焊球缺陷检测算法 ,通过图像处理技术 ,检测BGA器件各焊球的中心位置、焊点直径、各行列坐标等参数 ,以检测是否发生焊球丢失、移位、焊球过大或过小以及桥连等缺陷 ,从而保证BGA器件的质量。     

基于计算机图像处理的电路印刷板缺陷检测

针对人工目检等传统PCB检测方法高成本、低效率问题,通过提出一种基于计算机图像处理的PCB板计算机视觉混合检测方法,完成了实现快速稳定可靠的PCB缺陷智能在线检测的目的;建立了系统的软硬件结构,研究出结合图像分模块处理,改进的极小值分割、快速模板匹配、图像对比、形态后处理等措施的混合智能检测算法;实验结果证明,该方法解决了海量数据与实时性处理的矛盾以及噪声干扰等问题,能准确检测PCB常规缺陷,并保证了自动在线检测的实时性、可靠性和低成本.     

基于图像处理的铁轨表面缺陷检测算法

对铁路轨道表面缺陷进行检测是保证铁路运输安全的重要手段之一，该文采用计算机图像处理技术对铁路轨道表面的缺陷进行自动化检测，提出了轨道表面缺陷检测的系统设计方案，给出了一种利用图像灰度信息的快速、实时检测算法。实验验证了算法的有效性和高效性。     

基于图像处理与神经网络的钢丝绳表面缺陷检测

提出了一种基于纹理特征提取的图像处理技术和神经网络结合进行钢丝绳检测的新方法.首先利用图像处理的方法对在役钢丝绳图像进行预处理,以减小或消除噪声的影响,然后提取图像的纹理特征值--熵和平滑度,通过神经网络来判断钢丝绳表面是否有断丝或锈蚀等缺陷.实验结果证明,该检测方法在实际应用中能代替人工目测,使用方便,能够满足实时要求,具有一定的理论和实践意义.     

火电机组轴承表面细小缺陷深度检测方法仿真

采用当前方法检测火电机组轴承表面细小缺陷未对高效分离背景图像和缺陷特征,导致检测细小缺陷时,检测所用的时间较长,得到的检测结果与实际不符,存在检测效率低和误检率高的问题。提出火电机组轴承表面细小缺陷深度检测方法。通过形态学滤波算法去除火电机组轴承表面图像中存在的噪声,利用曲线拟合方法实现火电机组轴承表面图像的背景估计,通过最大熵分割法火电机组轴承图像进行二值化处理,使背景图像和缺陷特征高效分离;在此基础上,火电机组轴承表面缺陷目标,通过深度置信网络在逐层学习模型的基础上实现火电机组轴承表面细小缺陷的检测。仿真结果表明,所提方法的检测效率高、误检率低。     

基于图像处理的印制电路板缺陷自动检测

基于图像处理的精密检测是现代测量技术的重要发展方向;论文提供了将标准电路板图像和待检测电路板图像进行二值化分割、图像形态学处理、图像配准和差影检测处理为基础的检测系统;其中图像配准是关键,为了提高处理速度达到实时处理的目的,图像配准采用了快速处理算法;经实验结果分析,该方法能较准确的检测出待检测电路板上存在的缺陷,达到了自动实时检测的目的.     

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。     

基于Efficient-YOLO的轻量化轴承缺陷检测

针对现有深度模型在工业轴承外观缺陷检测领域, 存在模型参数量大、特征融合不充分以及对小目标检测精度低等问题, 提出了一种轻量化自适应特征融合检测网络(Efficient-YOLO). 首先, 该网络采用嵌入CBAM注意力机制的EfficientNetV2结构进行基本特征提取, 便于确保模型精度同时显著优化模型参数量; 其次, 设计了一种自适应特征融合网络(CBAM-BiFPN), 用来增加网络对有效特征信息的提取; 接着, 在下游特征融合网络引入Swin?Transformer机制, 同时配合上游网络引入的Ghost卷积, 大幅度提高模型对轴承外观缺陷的全局感知能力; 最后, 在推理阶段运用改进的非极大值抑制方法(Soft-CIoU-NMS), 加入距离有关的权重评价因素, 减少了重叠框的漏检. 实验结果表明: 与现有主流检测模型相比, 此方法在轴承表面缺陷数据集上, mAP达到了90.1%, 参数量降低至1.99M, 计算量为7 GFLOPs, 对轴承缺陷小目标识别率显著提升, 满足工业现场轴承外观缺陷检测需求.     

基于机器学习的刀具表面缺陷检测及分类方法

刀具在生产的过程中,由于人员、机器、环境等多方面原因,刀具的表面会出现各种缺陷,如划痕、碰撞凹坑、涂层剥落和边缘豁口;这些缺陷会严重影响刀具的质量和外观,对于刀具的缺陷检测,目前主要采用人工目检的方式,人工检测方法效率和准确率都比较低;为解决上述问题,提出一种刀具缺陷的自动化检测及分类算法;针对刀具图像的预处理,提出了一种基于双边滤波的降噪方法和基于差分的对比度增强算法;对于刀具的缺陷检测任务,提出了基于图像差分的缺陷检测算法;对于缺陷的分类任务,提出了一种基于SVM的分类算法,即通过提取缺陷区域的形状、纹理等特征来训练SVM分类器;最后对提出的缺陷检测及分类算法进行实验,结果表明算法的缺陷检出率达97.2%,分类准确率可达94.3%;算法能够很好地满足工业需求,可以替代人工实现刀具缺陷的自动化和高效率检测。     

基于神经网络的冷轧带钢表面缺陷检测

带钢表面缺陷是影响带钢质量的重要因素,对带钢进行表面缺陷检测对提高带钢质量具有重要意义。传统人工检测的方法往往不能得到令人满意的检测结果。为此,提出了采用基于前馈神经网络(FFN)的方法对在线带钢的表面缺陷进行检测,检测结果令人满意,表明了该方法的有效性。     

图像处理技术在表面缺陷检测中的应用

本文通过分析表面检测技术的现状问题,提出把图像处理技术与缺陷专家诊断系统相结合的零件表面缺陷检测方法.根据表面缺陷的特点设计缺陷检测系统,综合运用了图像处理技术,采用改进的中值滤波技术消除噪声,运用差影法进行缺陷分割.最后使用专家系统进行缺陷分析.介绍了该系统所用的几种图像处理算法及专家诊断系统的建立,并通过实例验证了检测系统的可行性.     

基于可视化激光超声金属板材缺陷的图像处理研究

为了实现对金属材料表面缺陷的检测,采用激光超声波可视化检测仪对铝板表面进行检测实验,但在激光超声可视化成像过程中,外界噪声等干扰导致了图像质量下降,造成了缺陷识别能力不足。根据激光超声图像的特点,采用经典滤波算法、图像增强算法对激光超声缺陷图像滤除杂波以及图像噪声,最后通过对比三种图像分割技术,发现利用改进的种子区域生长算法分割结果准确、快速。结果表明,通过图像处理方法可以改善激光超声可视化图像质量,使缺陷信息更突出。     

基于纹理特征的磁片表面刀纹缺陷检测

表面缺陷检测在工业生产中对产品质量可以起到有效的监督控制作用,而目前对磁性材料表面刀纹缺陷检测的方法各自存在自身的局限性,如成本过高、检测速度太慢而不能满足工业生产中实时检测的需求等。为了能够达到实时稳定的检测磁片表面刀纹缺陷的目的,本文借助于计算机工业视觉系统,基于纹理特征,通过图像预处理,采用增强缺陷部分并抑制背景部分的方法,使得各种缺陷具有了统一性,从而能设计适合的掩模来提取出缺陷部分,实现了对磁片表面刀纹缺陷的检测。实验结果表明,采用本文提出的方法可以实时完成对磁片表面刀纹缺陷的检测并且对于多种缺陷类型都适用。