基于机器视觉的铸件表面缺陷人工神经网络检测方法

提出一种基于机器视觉与人工神经网络的铸件表面缺陷识别方法,采用计算机图像技术采集和处理生产线上的铸件表面图像信号,采用改进的BP神经网络算法对图像信号进行缺陷识别分析.该方法在为某厂研制的铸件表面缺陷检测系统中使用后,作业时耗平均降低4min/工件,表面缺陷检出准确率平均提高15%,实践表明本文方法是可行、有效的.     

注射制品表面缺陷在线检测与自动识别

基于机器视觉技术的注射制品表面缺陷检测与识别可有效解决人工抽样检测问题,为克服现有缺陷识别算法对于不同的制品需分别进行样本训练、图像质量要求高、可操作性差等难题,在采用图像处理技术对制品表面缺陷进行检测的同时,提出一种基于缺陷区域轮廓、制品轮廓、区域灰度等特征的缺陷自动识别算法,避免了大量制品图像样本的训练过程,提高了可操作性。基于该方法,开发了一套注射制品表面缺陷在线检测与识别系统,试验表明,对短射、飞边、裂纹3种常见表面缺陷的识别率为91.8%。     

基于超声杂波抑制的缺陷检测

超声TOFD(time of flight diffraction,衍射时差)法检测的D扫描图像中,作为背景杂波的侧向波与近表面缺陷波会发生混叠,致使近表面缺陷不易于检测. 针对这一问题,提出一种基于杂波抑制的缺陷检测方法. 该方法通过图像能量分布统计,确定背景杂波分量并予以去除,从而分离出与其混叠的缺陷信号,实现近表面缺陷的检测. 建立了的超声TOFD法检测信号的数学模型,阐明了基于图像能量分布的杂波抑制原理. 制作了人工缺陷试块及实际焊缝试块,并对其检测获取的图像进行了杂波抑制处理. 结果表明,提出的方法可有效去除图像中的非缺陷目标、提取近表面缺陷波,从而提高系统的有效检测范围.     

基于数学形态学的红外热波图像缺陷的定量分析

红外热波无损检测技术是一种主动式热激励加热的红外热成像技术。在热波检测过程中,红外热成像仪所生成的图像对比度低、背景噪声高,造成缺陷判读和定量分析困难。针对红外图像存在的问题,提出了一种基于数学形态学的分水岭方法,用其对红外热波图像进行图像分割和特征提取。该方法是一种灰值分割方法,具有很强的去噪能力。试验结果表明,该方法能够很好地消除噪声干扰,并能对缺陷的位置和面积进行定量分析,具有工程应用价值。     

基于Faster R-CNN的刨花板表面缺陷检测研究

为了克服刨花板表面缺陷人工目视检测的局限性,实现对多种缺陷准确、实时检测,提出一种基于Faster R-CNN的检测方法。运用从工厂生产现场获取的各种表面缺陷图,制作成一个包含3566张刨花板表面缺陷图像数据集,其中主要包括胶块、水印、砂痕、杂物、粗刨花5种缺陷类型。通过用该数据集对Faster R-CNN在ZF、VGG16和ResNet101不同特征提取网络下的不同锚点(Anchor)设置模型分别进行训练、验证和测试,并对比了不同参数对检测精度的影响。结果显示,该方法能有效检测刨花板表面缺陷,且模型在ResNet101作为特征提取网络时准确率最高。在对训练好的Faster R-CNN模型的鲁棒性进行评估和验证中,模型对122张新图像的5种缺陷类型进行检测,测试的5种缺陷类型识别率分别为92.31%、91.84%、90.57%、96.88%和95.24%,平均检测率为93.37%,测试结果表明该方法能为基于机器视觉刨花板表面缺陷检测系统提供良好支撑。     

红外热波序列图像的图像分割与三维显示

研究了针对红外热波序列图像的图像分割和三维显示方法。红外热波无损检测只能得到被测工件表面温度变化的时间序列图像,无法直观到检测缺陷,利用三维显示技术可以产生深度三维立体图,方便技术人员更直观、精确地进行无损检测。三维显示效果的好坏直接取决于图像分割的效果。为此提出了基于局部极小值的区域生长分割算法,成功地提取出红外热波图像中缺陷成分的目标图像,并进行了三维显示,取得了较好的效果。     

基于机器视觉的线缆表面缺陷检测系统设计与算法研究

针对相关行业对线缆表面质量检测的需求和人工检测方法的不足,提出一套基于机器视觉的线缆表面缺陷实时检测系统的设计方案。设计了满足工业生产线条件的视觉硬件设备,用于采集优质的线缆图像。在图像处理算法中,改进行灰度均值法实现了复杂环境下图像线缆区域的提取;改进双边滤波建立背景并与原缺陷图像差分实现了缺陷信息的分割。通过对300张存在小孔、划痕、绝缘皮破损等线缆缺陷图像进行检测试验,结果表明:该算法检测准确率高于96.3%。     

Thermal image analysis for evaluating plastic deformation

The plastic behavior in pure titanium which was rate sensitive material and aluminum alloy A5052 which were different crystal grain sizes under tensile load, were examined by using infrared thermography. Local plastic energy convert into thermal image on the specimen surface by this device and the heat generation distributions were calculated from these measured a series of thermal images, that is, the local plastic behaviors were obtained as the image of temperature rise. This study showed that Infrared thermography was a effective device by non-contact method for evaluating macroscopic local plastic deformation.     

基于计算机视觉的铁轨表面缺陷检测系统

计算机视觉技术是计算机科学的一个重要分支,它涉及到图像处理、模式识别、人工智能、光学等多个领域。基于计算机视觉技术的基本理论,设计了铁轨表面缺陷检测的软硬件平台,并运用该方案对铁路现场采集到的铁轨缺陷图像进行处理。试验结果表明,该方案能够正确识别出铁轨表面缺陷的大小和位置,具有一定的实用价值。     

采用数字射线DR成像的焊接质量检测

提出了一种基于数字射线成像的焊缝质量检测方法。采用先进的非晶硅数字检测系统获取信息丰富的原始图像,叠加曝光降低图像噪声;依据射线衰减的指数规律对图像进行对数解调,凸现缺陷特征;运用非锐化掩模滤波对特征进行增强。使焊缝缺陷特征清晰,检测质量达到胶片最高级B级水平。     

Automated detection of welding defects in pipelines from radiographic images DWDI

This paper presents a method for the automatic detection and classification of defects in radiographic images of welded joints obtained by exposure technique of double wall double image (DWDI). The proposed method locates the weld bead on the DWDI radiographic images, segments discontinuities (potential defects) in the detected weld bead and extracts features of these discontinuities. These features are used in a feed-forward multilayer perceptron (MLP) with backpropagation learning algorithm to classify descontinuities in “defect and no-defect”. The classifier reached an accuracy of 88.6% and a F-score of 87.5% for the test data. A comparison of the results with the earlier studies using SWSI and DWSI radiographic images indicates that the proposed method is promising. This work contributes towards the improvement of the automatic detection of welding defects in DWDI radiographic image which results can be used by weld inspectors as a support in the preparation of technical reports.     

Determination of the modulation frequency for thermographic non-destructive testing

We propose polynomial solutions of the inverse heat conduction problem to design thermographic non-destructive tests for detecting defects in composite and multi-layer materials. Inverse heat conduction in a multi-layer material slab with periodic temperature excitation is considered, and analytical quadrupole representation is used to derive a lumped parameters formulation. Predictions of the proposed polynomial representations are experimentally validated by detecting machined defects on thermally excited panels. For modulation frequencies outside the predicted detection range, defects appear on thermal images as blurry and unstructured; conversely, for modulation frequencies within the predicted range, defects are correctly represented on thermal images.     

Applied multiresolution analysis to infrared images for defects detection in materials

In this paper, an advanced approach to characterize defects in homogeneous materials based on multiresolution analysis of infrared images is presented. This is mainly a non-destructive evaluation technique based on the flash method in transmission mode. An experimental device using infrared thermography was designed and realized. The equipment includes an infrared imager for following the temporal evolution of the temperature in the rear face of the tested sample. The other front face receives a flash from a halogen lamps excitation source. The thermal images generated at the rear face are segmented using a wavelet transform multiresolution analysis in order to extract all defects zones and subsequently processed to estimate their corresponding surface sizes. The experimental results on the test materials with hidden defects show the advantage of the segmentation technique applied to the response images of the system. High precision of the localization and accurate estimation of the surface sizes of the detected defects are achieved with the advanced method, involving a denoising of the images using a thresholding of wavelet coefficients. The outcome is a significantly improved detection quality, due mainly to the advanced processing, which does not depend on the type, shape and size of the defects.     

一种非线性扩散与图像差分的金属表面缺陷检测方法

目的为检测金属产品表面缺陷提供一种有效的方法,希望可以对金属产品表面质量进行监控。方法首先,引入自适应中值滤波方法对原始图像中的噪声进行滤除,以提高金属表面缺陷的检测正确度。然后,利用图像梯度的倒数对传统的P-M非线性扩散模型中的扩散因子进行改进,使得金属表面图像中梯度值较大的区域得以平滑,同时保持其他区域的平滑度不变。将金属表面的原始图像与经过非线性扩散后的图像进行图像差分运算,以消除光照度对金属表面图像的影响,获取均匀背景的金属表面图像,使得缺陷区与非缺陷区的对比度得以增强。最后,通过差分图像中图像块的标准差构造自适应二值化模型,对差分图像进行二值化,以提取金属表面的缺陷区域,实现对金属表面缺陷的准确检测。结果通过对具有划痕、裂纹、缺口以及锈斑缺陷的图像进行检测表明,该方法能够对金属表面缺陷进行准确的检测。结论所设计的方法能对金属表面缺陷进行检测,并且检测精度也优于当前其他金属表面缺陷检测方法。     

金属熔焊成形三维温度场数值模拟与分析

针对三维金属熔焊技术经历多次重叠热循环，层间等待时间直接影响成形质量和焊缝微观组织及可能引起的成形缺陷，建立了基于Sysweld求解器的单道多层直线往返堆积路径有限元模型，并进行加工试验验证. 结果表明，数值模拟技术可准确得到金属熔焊复杂的温度场及循环曲线，随层数的增加，热量累积，热源后方热影响区不断扩大，需设置层间等待时间保证成形质量. 等待时间大于30 s时，焊缝区经历明显的温度循环，成形质量较好. 等待时间越长，焊缝微观组织晶粒越均匀细密.     

一种基于改进Faster RCNN的金属材料工件表面缺陷检测与实现研究

目的 针对传统检测算法在工件表面缺陷检测上的局限性,以及检测精度不高、准确率较低、检测过程繁琐等问题,提出了一种基于改进RCNN的金属材料工件表面缺陷检测算法。方法 图像预处理过程中,运用了图像缺陷定位标注与图像数据的增强处理的方法。模型训练时为了避免某些分类数据不足,防止因数据集过小导致系统测试模型出现过拟合现象,使用了对原图像进行数据扩增处理。检测网络模型设计时,采用非极大值抑制算法对缺陷图像进行候选区域筛选,构建了区域建议网络,实现网络多层特征的复用和融合,在减少候选区域冗余的基础上提高系统的检测精度。引入多级ROI池化层结构设计算法,消除ROI池化取整而产生的系统偏差,实现高效并准确检测零件表面缺陷的目的。基于ROI-Align算法的原图位置坐标改进,利用双线性插值法获得原图的位置坐标,克服了基于最近邻插值法的ROI-Pooling设计算法带来的像素位置偏移和检测不匹配（misalignment）的问题。结果 设计的检测方法在测试集上,金属材料工件表面目标缺陷检测速度达22 帧/s,准确率达97.36%,召回率达 95.62%。结论 与传统的工件表面检测方法相比,改进的FasterRCNN方法对目标识别与定位处理具有较快的速度与较高的准确度,能在复杂场景条件下,提升工件表面缺陷的检测性能。     

铸钢件射线检测中缺陷的数字化测量技术研究

为了对铸钢件射线底片中的缺陷实现数字化测量,设计了图像测量模板,采用分离参数的方法,通过模板图像对CCD成像系统进行参数的标定,对图像的径向畸变进行校正.校正后图像的分辨率为5.3LP/mm,最大变形量为0.6像素,达到了亚像素级,相对变形小于0.1%,基本消除了径向畸变,使图像与原胶片平面成线性关系。利用此方法对铸钢件缺陷进行测量表明,只需在相同拍摄条件下依据模板标定的参数,就可以实现图像校正和精确测量。相比其它机器视觉的测量方法,本方法涉及参数少且相互独立,计算过程简单,适用于所有平面图像的CCD面成像测量。     

SPS烧结W-TaC的耐瞬态热冲击性能

通过高能球磨方法制备了系列W-TaC混合粉末,采用放电等离子体烧结(SPS)制备出弥散强化W-TaC样品,并对W-TaC样品的密度、硬度和微观组织进行了分析。利用60 k W电子束材料测试平台(EMS-60)对烧结W-TaC的耐瞬态热冲击性能进行测试,分别模拟了等离子体破裂和边缘局域模2种热负荷。实验后通过扫描电镜观察了样品加载区域的裂纹及熔化情况,通过透射电镜观察分析了材料的微结构特征。结果表明:W-TaC样品在热负荷作用下可以经受功率密度为740 MW/m~2、5 ms的热冲击而不产生裂纹,但在功率密度为550 MW/m~2、100次1 ms的热疲劳下会产生疲劳微裂纹。SEM和TEM分析表明,TaC颗粒在钨晶粒内和晶粒间都有存在,而且TaC会与W形成共格相界和半共格晶界从而增强钨合金的强度。     

金属表面缺陷的电涡流脉冲热成像检测

利用搭建的电涡流脉冲热成像检测平台,对常用金属的表面缺陷进行了检测.为了去除热成像图中的噪声,提高金属试件表面缺陷的对比度,采用独立成分分析法分析了表面缺陷的热响应特征.结果 表明,独立成分分析法可有效地识别出缺陷、线圈、缺陷及线圈附近、试件边缘等区域的热响应信号特征,缺陷区域成像清晰,实现了金属构件表面线性缺陷和微小...     

High resolution approach for the localization of buried defects in the multi-frequency eddy current imaging of metallic structures

A high resolution approach is proposed to quantitatively estimate the depth of defects buried in planar metallic structures. This approach associates a multiple signal characterization (MUSIC) algorithm with an original eddy current imager. The interactions of the eddy currents and the defects are modelled by a set of virtual magnetic sources propagating in a spherical manner up to the surface of the structure. The defect localization is carried out using the MUSIC algorithm, applied to the multi-frequency observation of the magnetic field distribution at the surface of the structure. Accurate results obtained on simulated and experimental data relative to defects buried down to 5.4 mm in an aluminium layered structure validate the approach.