基于MATLAB的小型零件表面缺陷检测方法研究

机器视觉技术在零件缺陷检测领域中应用前景广阔。图像处理作为机器视觉技术中的关键技术,对零件表面缺陷检测效果有着直接的影响。本文以MATLAB为图像处理工具,对小型零件表面缺陷检测方法进行研究,并对不同处理方法下的检测效果进行分析比对,并对未来的研究方向进行了初步的探讨。     

精密表面缺陷的数字化检测系统研究

精密表面疵病的自动检测长期以来一直是期待解决的问题。依据显微散射光成像系统对元件表面上的划痕、麻点、气泡等疵病形成暗背景下的亮疵病图像,提出了一个完整的数字化标准的精密表面疵病检测评估体系。首先利用比值匹配原理对xy两方向平移得到的子孔径扫描图像进行拼接。引入数学形态学实现疵病识别。运用膨胀、腐蚀、细化等算法,对二值化图像进行噪声消除,图像分割和特征提取。项目的研究成果已能分辨微米量级的疵病,为建立国内外疵病的数字化标准评价系统提供有力的理论及实验依据。     

机械加工零件表面纹理缺陷检测

由于机械加工零件对零件表面的表面质量和加工精度要求很严,在一些对机械加工零件要求较高的自动化工业中,需要对机械加工零件表面的纹理缺陷进行有效的、可靠的分析和检测,这样很大程度上提高了自动化生产加工水平。所以,正确监测机械加工零件表面文理缺陷,对零件质量有着非常重要的影响。本文对机械零件表面进行监测分析进行论述,对监测系统进行了一定分析,并为工业生产提供有力的支持。     

机械加工零件表面纹理缺陷的检测

机械设备的零件存在质量问题,就必然会影响机械设备的运行质量。机械加工企业要提高零件的质量,需要重点关注机械加工零件表面纹理缺陷的问题。对机械加工零件表面所存在的纹理缺陷进行检测,并有针对性地提出技术解决措施,以解决零件不合格的问题。     

机械加工零件表面纹理缺陷检测技术与实践

介绍了机械加工表面纹理缺陷检测系统,分析了机械加工零件表面纹理缺陷特征,阐述了机械加工零件表面缺陷纹理的提取方法,以有效提高工业运行的自动化水平。     

基于机器视觉的金属零件表面缺陷检测系统

分析了金属零件表面缺陷的基本特征、金属零件表面缺陷的种类及表面缺陷检测方法,提出了利用机器视觉技术来检测金属零件表面缺陷,并对视觉技术发展趋势进行了探析,对开展机器视觉的研究具有一定的参考意义。     

基于BCGS-YOLOv7 tiny的零件表面微小缺陷检测

为了解决零件表面众多形态复杂的微小缺陷检测效率低与检测精度不高的问题,选择以YOLOv7-tiny网络为基础架构进行改进,提出了BCGS-YOLOv7 tiny检测网络。特征提取阶段增加CBAM注意力机制,并用SPD-Conv下采样层代替跨步卷积和最大池化层,增强对小目标的特征提取能力;特征融合阶段将路径聚合特征金字塔（PAFPN）网络替换为BPANet网络结构,并引入gnCSP模块和SPD-Conv下采样层,改善小目标的特征融合能力。在重组的GC10-DET数据集上实验结果表明,BCGS-YOLOv7 tiny检测网络平均精度（mAP）达到91.6%,比原YOLOv7-tiny网络提高了6.0%。同时对零件表面各类微小缺陷的检测精度均有大幅提升。     

基于图像角点匹配的机械加工零件表面缺陷检测

当前在对机械加工零件表面缺陷检测时,存在表面缺陷检测精度差的问题,导致检测结果不理想。提出一种基于图像角点匹配的机械加工零件表面缺陷检测方法,利用曲率空间检测零件图像的角点,采用泰勒级数删除伪角点。对特征点邻域梯度方向进行角度限度和就近投影,同时借助双向匹配方法进行机械加工零件图像角点匹配。在上述操作的基础上,利用一维直方图的阈值分割对零件图像进行分割处理,最终实现机械加工零件表面缺陷检测。实验结果表明,该方法能够获取高精度的零件表面缺陷检测结果,且对加工零件缺陷厚度、孔洞缺陷及缺陷最大边界距离的测量均较为准确。     

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。     

机械加工零件表面纹理缺陷检测方法探究

机械加工零件过程中,对表面纹理缺陷进行检测非常关键,直接决定了零件的加工质量,对于零件的使用性能也有非常重要的影响,所以在机械加工过程中,应该很好地完成机械加工零件表面纹理缺陷检测,从而保证机械加工零件控制合理,促进零件加工的效果提升.本文对机械零件表面纹理缺陷检测进行了分析研究,本文简要阐述了机械零件表面纹理缺陷的产...     

零件对称度精密检测技术研究与应用

本文针对来自企业模具中一精度要求较高零件的对称度而采用精密检测手段——三坐标测量仪进行检测,文中着重从检验调研、检验实施到检验分析三个阶段对零件检测的工艺过程进行阐述。该零件要经过加工——检测——再加工的反复迭代,检测数据对后期在雕刻机上加工零件的程序调整起到重要的参考作用。     

大型精密零件的在机检测技术

根据精密波导数控加工的实际生产情况，引入在机检测技术。详细描述了精密波导加工尺寸误差补偿途径。试验结果表明，运用在机检测技术不仅提高了零件的加工效率和加工质量，还对推进加工一测量一体化技术的发展具有重要意义。     

高精密零件运用视觉检测技术的研究探讨

在制造业中,高精密零件是必不可少的组成部分。由于高精密零件的制造精度要求极高,常常需要采用精密的制造工艺和设备。如果零件存在制造缺陷或几何形状偏差等问题,可能会影响零件的性能,甚至会对整个系统造成严重损害。因此,对于高精密零件的质量控制显得尤为重要。视觉检测技术是一种高效、精准的质量控制方法,已被广泛应用于各种制造行业。视觉检测系统通过使用高分辨率摄像机、图像处理软件和机器学习算法等技术手段,能够快速检测并识别零件的缺陷和偏差,提高生产效率和质量。     

基于机器视觉的小微零件缺陷检测技术及装置研究

针对小微工件手动检测效率低的问题,研究了基于机器视觉的工件表面缺陷识别技术,设计了自动检测平台。以典型轴承零件为被测对象,采用视觉系统完成零件的成像、滤波、图像增强,利用提出的图像差值算法与标准图样对比,完成了零件表面的缺陷提取。实验表明,系统可以实现小微零件的表面凹陷、磨损、划痕、凸起等多种瑕疵的检测,提高产品的检测效率。     

带涂层金属零件表面缺陷的无损检测综述

现阶段,对带涂层的金属零件表面进行探伤检测时,需要去除表面涂层以保证检测的精确性。然而涂层的去除会严重地降低检测效率,增加繁琐工序。因此,研究带涂层金属表面缺陷的直接检测已经成为新课题。针对国内外一些可行的直接检测方法进行了综述。介绍金属表面裂纹的成因、特点,对现有的多种检测方法进行了详细概述,并且总结了直接检测方法的问题与趋势。为今后带涂层金属表面探伤方法的深入研究提供可鉴之处。     

多特征联合的薄壁零件表面缺陷检测方法

采用基于机器视觉的无接触检测方式对飞机制造中蒙皮、机翼缘条以及角片等薄壁零件表面缺陷进行自动检测,使用VMS-4030G影像仪采集零件表面信息,提出多特征联合检测方法检测缺陷。该方法主要包括图像Tamura纹理特征提取、图像局部二值模式(LBP)直方图和LBP下的灰度梯度共生矩阵特征(GGCM)提取。根据缺陷特性选择提取特征,对得到的特征应用主成分分析法(PCA)进行降维以及支持向量机(SVM)分类,最终得到检测结果。为了验证所提方法可行性,以带铆接孔的6061铝合金板代替飞机薄壁零件进行数据采集和检测。试验结果表明,该检测方法对毛刺、裂纹、凹陷及划痕的检测率均大于92%,明显优于单一特征提取的检测方法。     

基于图像处理的电子元器件表面缺陷检测技术

针对电子元器件的表面缺陷对其性能和品质有直接影响的问题,基于图像处理技术,以晶振外壳缺陷的检测为例,研究了电子元器件表面缺陷的检测技术。首先建立了检测系统平台,然后对所获取的图像进行分析和检测目标分割,并由生成的灰度共生矩阵计算纹理特性值。基于惯性值对纹理的深浅具有敏感性,比较研究之后,采用了惯性值作为检测表面缺陷的指标。试验结果表明该方法能够有效检测平面缺陷。     

基于深度学习的表面缺陷检测技术研究进展

随着计算机视觉技术的快速发展,基于深度学习的表面缺陷检测技术实现了爆发式的应用,并逐步成为了主流发展方向。基于深度学习的缺陷检测技术可以近似为计算机视觉任务中的分类、检测、分割等任务,其主要目的是找出物体表面缺陷的类别和所在位置,相较于传统图像处理方法,深度学习在特征提取能力和环境适应能力上优势明显。以缺陷数据标签类型为依据,对近年来基于深度学习的表面缺陷检测技术进行梳理划分,总结目前技术的优点与不足,重点阐述了监督学习下的三种缺陷检测方法。探讨了表面缺陷检测技术面临的小样本以及不平衡样本等关键问题：对于小样本问题目前有结构优化、数据增广、迁移学习等解决方法;针对不平衡样本问题,介绍了近年来热点的无监督、弱监督与半监督学习模型。随后介绍了常用的工业表面缺陷数据集并展现了近年来提出的算法在NEU数据集上的应用效果。最后对进一步的研究工作提出展望,希望能给缺陷检测研究提供有意义的参考。     

基于三维激光点云的零件表面缺陷检测北大核心CSCD

为了获取零件表面缺陷的精确尺寸,提出了一种基于三维激光点云的零件表面缺陷检测方法。首先使用三维激光测量仪对受损零件进行三维测绘,对测得的原始点云经过离群点去除、RANSAC平面分割等操作后得到零件点云。通过基于SAC-IA的粗配准和基于Huber损失函数优化的ICP精确配准算法,将缺陷零件的点云和完整零件的点云(从CATIA中导出)进行配准,使2个点云对齐。最后利用kd-tree加速的最邻近查找算法得出零件缺陷部位点云。分别使用了含破洞、凹陷的零件验证算法的有效性。实验结果表明:论文提出的方法对零件表面缺陷的3D尺寸提取精准。为后续开展零件修复工作打下良好的基础。     

金属零件表面缺陷的自动检测

日本的研究人员最近采用了微型电子计算机的图象处理装置,来检测金属零件的尺寸大小、形状特点及表而缺陷。这种检测方法不仅能测定金属管内径,液压控制零件内外径同心度,还能检测金属管道端