玻璃瓶口定位与缺陷检测系统设计

目的为实现玻璃瓶缺陷在线检测,基于机器视觉设计一种瓶口定位和缺陷检测方法。方法介绍系统结构,包括相机、控制系统和剔除机构。详细论述图像处理算法,即:图像预处理、图像分割、瓶口定位、缺陷检测等。中值滤波完成玻璃瓶图像降噪处理,迭代阈值实现图像分割。基于像素坐标平均法完成瓶口定位。对于瓶口断口和破损等缺陷,分别采用径向积分投影和双圆周扫描实现瓶口缺陷检测。最后进行实验研究。结果实验结果表明,所述算法的性能指标均为98%左右,实现了准确、快速、无接触检测。结论该系统操作简单,能够满足实际使用的需求。     

基于图像处理的电路板缺陷检测系统设计

针对传统电路板缺陷检测多为人工检测、速度较慢且成本较高的问题,本文研究设计了一款以图像处理为基础、利用现场可编程门阵列(FPGA)实现对电路板缺陷准确、高速的检测系统。在传统图像增强算法的基础上提出一种针对不同图像信息采用不同感兴趣区间的方法,增强效果显著;为减少电路板上标识字样对匹配算法计算速度的影响,提出一种去除丝印算法,将电路板上多余的标识字样取消,减少图像匹配的计算量,加快检测的速度;在传统绝对误差和算法(SAD)模板匹配算法的基础上采用去平均值法计算图像信息,减小光照变化带来的影响;将传统2算子Sobel边缘检测扩展到8算子边缘检测,边缘信息更加明显清晰。采用FPGA作为硬件平台,在Vivado开发环境下实现Verilog HDL硬件逻辑语言,下载到FPGA中实现。实验结果表明,系统的平均检测精度为98.53%,检测单张电路板的时间为8.204 s。本系统设计在检测精度和速度上都有明显提升,且造价成本低。     

基于图像处理的IC探针表面缺陷检测算法研究

提出一套针对微小探针表面缺陷的检测算法流程,实验结果表明该算法可以有效地提取探针表面缺陷特征,并进行识别和分类.     

笔管缺陷自动化检测系统设计与研究

中国已成为笔类产品生产大国与出口大国，而笔管检测是制笔行业的关键工艺技术。针对目前制笔行业中笔管检测的需求，设计了笔管缺陷自动化检测系统，以提高笔管缺陷检测效率及笔管制造企业的生产质量。基于机器视觉及重心分类装置，采取分模块检测系统，对笔管的缺陷形态、类型进行鉴别与统计，高效率、高精度地实现笔管缺陷检测、残次品剔除与自动分拣。采用缺陷自动检测算法，利用计算机视觉检测技术进行缺陷边缘检测，分割出笔管的缺陷区域并定义主要缺陷类型，完成对笔管缺陷的判断与分类。通过构建、训练卷积神经网络，得到了拟合度较高的卷积神经网络模型，用于分析笔管的缺陷情况。实验结果表明，笔管缺陷自动化检测系统可以客观地检测笔管的缺陷，提高笔管生产效率，提升生产线的成品质量，具有较高的工程应用价值。     

基于图像处理技术的五金件表面缺陷检测研究

为实现图像处理技术在表面缺陷检测中的应用,取代传统人工检测的方式,设计开发了一套五金件表面缺陷检测系统,研究了镀镍五金件表面图像在线处理算法,包括边缘检测算法、位置修正算法、标定算法和检测算法,实现了五金件表面缺陷视觉检测.同时提出一种阈值反馈算法,用实际缺陷值反馈验证理论缺陷值,最终得到可靠的缺陷阈值,判断表面缺陷....     

基于图像处理的印刷缺陷在线检测系统研究

介绍了基于图像处理的印刷缺陷在线检测系统的结构和工作原理,探讨了系统中的几个关键技术,对如何满足系统对实时性的要求,提出了一些新思路.实际的检测过程表明这些方法是行之有效的,基本满足了系统设计的要求.     

基于先验知识与深度学习结合的缺陷检测算法

为提升零件表面缺陷的检测率与算法的鲁棒性;在目标检测算法中,添加图像增广方法,利用多个图像增广叠加的方式扩大其训练样本;针对深度学习收敛速度慢及很难发现先验知识的缺陷,分别提取4类缺陷的灰度共生矩阵特征值,经分析各类灰度共生矩阵特征对不同特征的区别度,选取区别度最大的特征,将其带入单点多边界框探测器（SSD）算法网络中作为先验知识。结果表明,本文的检测网络在收敛速度及检测效果都有所提升,其检测速度约为9.06帧每秒,满足实时性要求。     

图像处理中的绝缘子缺陷检测方法

目前国内外生产上钢化玻璃绝缘子的缺陷检测均采用传统的人工肉眼检测方法,难以满足大规模、自动化生产的需要.为此,结合基于形态学的特征检测和基于BP神经网络的缺陷分类检测,提出一种基于图像处理的玻璃件缺陷检测方法.实验结果证明了该方法的有效性.     

基于机器视觉的编织袋表面缺陷检测系统设计与实现

目的 针对编织袋生产中表面缺陷检测效率和精度低等问题,应用机器视觉技术于编织袋表面缺陷检测,进而提高编织袋的生产效率。方法 基于机器视觉设计编织袋表面缺陷检测系统:首先为了降低背景灰度变化对缺陷检测的影响,研究一种同时具有噪声滤除与图像增强功能的预处理算法;其次选取二维最大熵值法对预处理后的编织袋图进行分割,并采用改进遗传算法对它进行优化以增强算法的收敛速度和效果;然后利用特征提取结合形态学处理的方法实现了编织袋表面缺陷的识别与分类;最后应用连通域进行分析,对分类出的缺陷进行统计与定位以获取缺陷的尺寸以及位置信息。结果 采集了200个编织袋缺陷样本,采用文中编织袋表面缺陷检测系统对编织袋样本进行缺陷识别,平均识别准确率为94.0%,处理一幅编织袋图像的时间约为600 ms。结论 该系统具有较高的识别效率和正确率,可实现编织袋表面缺陷的快速检测,满足工业生产的需求。     

基于机器视觉的二维图像质量缺陷检测研究进展

目的 机器视觉图像处理技术是近年在图像处理领域发展起来的一门新兴边缘交叉学科,二维图像的质量检测是印刷行业中必不可少的环节,分析基于机器视觉的二维图像质量缺陷检测流程,探索影响基于机器视觉的二维图像质量缺陷检测精度的相关因素,为后续研究印刷品的二维图像自动化检测和质量控制提供参考。方法 在此基础上,围绕图像预处理中的灰度转换、噪声过滤、固定阈值分割、自适应阈值分割、Otsu法及边缘检测,对图像配准中的基于灰度统计信息分布配准方法、基于特征的图像配准方法进行总结,然后归纳分析图像的缺陷提取和分类。结论 以实际例子对上述研究内容进行了提炼,通过图像预处理中的噪声过滤为后续缺陷提取提供清晰图像,减少伪影干扰;通过图像预处理中的灰度变换、阈值分割、感兴趣区域提取减少系统处理时间,为实现高效的缺陷检测奠定了坚实的基础;通过图像配准消除了机械振动引起的图像位置偏移,确保后续缺陷提取的准确性;通过图像缺陷提取和分类帮助印刷企业找出生产问题,提供有针对性的改进措施,可为生产高质量产品提供支持。     

基于深度学习的易拉罐缺陷检测技术

目的 现有的易拉罐缺陷检测系统在高速生产线中存在错检率和漏检率高,检测精度相对较低等问题,为了提高易拉罐缺陷识别的准确性,使易拉罐生产线实现进一步自动化、智能化,基于深度学习技术和迁移学习技术,提出一种适用于易拉罐制造的在线检测的算法。方法 利用深度卷积网络提取易拉罐缺陷特征,通过优化卷积核,减短易拉罐缺陷检测的时间。针对国内外数据集缺乏食品包装制造的缺陷图像,构建易拉罐缺陷数据集,结合预训练网络,通过调整VGG16提升对易拉罐缺陷的识别准确率。结果 对易拉罐数据集在卷积神经网络、迁移学习和调整后的预训练网络进行了易拉罐缺陷检测的性能对比,验证了基于深度学习的易拉罐缺陷检测技术在学习率为0.0005,训练10个迭代后可达到较好的识别效果,最终二分类缺陷识别率为99.7%,算法耗时119 ms。结论 相较于现有的易拉罐检测算法,文中提出的基于深度学习的易拉罐检测算法的识别性能更优,智能化程度更高。同时,该研究有助于制罐企业利用深度学习等AI技术促进智能化生产,减少人力成本,符合国家制造业产业升级的策略,具有一定的实际意义。     

罐头装箱组合式机械手设计

目的研发高效、可装配于工业机器人的罐头装箱机械手,应用于罐头自动包装生产线。方法提出一种组合式机械手,该机械手可同步对罐头和纸板吸取和放置,可实现罐头多层装箱、层与层之间放置纸隔板的工艺要求。结果该机械手适用于圆形罐头和椭圆形罐头的装箱,已应用于果酱、果汁、凉茶、鱼罐头等生产线中,可同时对4个相同规格的纸箱进行装罐及放置隔板,其最大抓取质量达30 kg。结论该机械手设计结构精简,具有多种功能,有效地提高了生产效率。     

基于支持向量机的油封缺陷图像检测方法

提出一种基于支持向量机分类的油封缺陷图像检测方法,把油封外观中的有无缺陷看作两种不同的类别模式,应用支持向量机对两类不同的样本采样学习,然后进行分类判断。采集油封各部位图像并进行预处理,利用算法切割出各个检测区域图像,根据油封主要部位的各类缺陷特点,选取不同特征参数。应用径向基核函数建立支持向量机识别模型,并通过实验实现核函数参数寻优。实验结果表明,该方法具有检测成本低、可靠性高、泛化能力强、容易在线实施等特点,具有实用推广价值。     

EPS泡沫包装箱有限元分析与优化设计

目的为了节省泡沫包装箱设计和制造时间,减少材料浪费,以提高使用性能。方法首先在UG中建立所选取的销量较好的3种EPS泡沫包装箱模型,然后导入Abaqus中进行结构静力学分析,最后根据分析结果对包装箱结构进行优化设计及结构静力学分析。结果得到了3种样品模型和优化模型的应力分布云图,3种样品模型最大应力均位于箱盖与箱体接触区域,箱盖中心区域变形最大。结论优化设计后的模型最大应力减小,应力分布更加合理。     

一种新的印刷图像检测系统的设计与实现

为了满足实际印刷生产中对大面积印品图像进行高速度、高精度配准检测的需要,设计出了一种新的印刷图像检测系统。该系统使用多个CCD同步获取图像信息,并采用CPLD配合PCI总线的方式实现图像数据的采集和传输控制,并采用了一种新的图像配准算法。系统相关程序和算法由DDK结合VC语言编程实现。实验表明,该系统基本满足了实时性要求,其图像配准的速度更快、精度更高、适应性更强,具有一定的实用价值。     

复杂塑料包装箱熔接痕疵病分析及工艺改进

目的 解决熔接痕疵病问题,降低废品率,提高生产效率。方法 通过熔接痕疵病成型机理及原因分析,采取在注塑模具上增加排气装置、改进分流道分布、增加冷却水道组数等工艺改进措施,改进后进一步优化注塑工艺参数。结果 工艺改进后,熔接痕疵病问题得以解决,产品质量提高,经过自由跌落工艺试验验证,工艺改进后加工的产品满足GJB 4403—2003和产品图样的相关要求,废品率由3%降低到0.78%以下,生产效率提高23%。结论 改进效果明显,解决了熔接痕疵病问题,提高了产品的外观质量,降低了废品率,保证了产品的使用性能,缩短了生产周期,也为今后生产提供了技术保障。     

药用玻璃包装自动装盒系统设计与实现

目的 针对现阶段药用玻璃包装产业升级对数字化、自动化、智能化的设备的迫切需求，提出一种药用玻璃瓶（西林瓶、安瓿瓶、口服液制剂瓶等）自动装盒方法，以降低劳动强度，提高产品质量。方法 以安瓿瓶为例，在充分分析具体需求的基础上，借助计算机辅助设计技术和仿真技术，采用“自顶向下”的设计方法，完成系统三维模型机械设计和运动仿真。利用PLC工业控制技术，建立能够兼容不同规格产品的生产线的控制模型，实现系统智能控制，并完成样机的试制。结果 在国内几家大型药用玻璃包装生产企业成功应用后，所研制的药用玻璃瓶自动装盒系统能够有效减少因传统装盒方法对瓶身造成的划伤和污染，包装人员成本减少了40%，产品合格率提高了5%。结论 所研制的药用玻璃瓶自动装盒系统可显著提高产品的质量、降低劳动成本，加快了行业自动化、智能化进程。     

印刷品在线检测系统在应用中出现的问题及解决方案

论述了印刷品在线检测系统在实际应用中出现的几个问题,以及企业工人对印刷品在线检测系统的认识,并对在线检测系统以后的改进提出了自己的观点.