基于模式识别的零件表面瑕疵图像提取的设计与实现

针对精密零件表面瑕疵处理问题,将计算机视觉技术用于精密零件表面瑕疵图像的提取和分析,提高了生产中机械零件自动识别的实时性和分拣的准确率,并结合嵌入式系统进行控制。设计了一个基于机器视觉的零件表面瑕疵图像自动识别系统,采用图像处理及模式匹配的方法,实现了零件表面瑕疵图像的提取,为零件表面瑕疵的处理做好了准备工作,达到了对许多加工件和产品表面质量进行快速检测的目的。     

OpenCV耦合人机交互的手机表面目标检测定位研究

在手机外壳组装过程中,其表面易产生不良瑕疵,这些瑕疵存在于摄像头、距离感应器以及喇叭、logo目标附近,直接影响手机质量,因此对于这些目标的检测定位研究显得尤为重要。而现有的图像目标定位机制不稳定,当目标物很小,或发生旋转时,其定位质量不理想,存在较大的定位误差。故文章设计了Open CV耦合人机交互的手机表面圆目标与矩形目标定位机制。首先基于canny边缘检测算子与霍夫变换,实现手机圆目标检测;再利用阈值分割和形态学开运算对其进行处理,获取矩形目标的基本轮廓,通过轮廓匹配,计算该目标的精确坐标;最后引入人机交互机制,即可通过鼠标测量图像中目标间距离,增强用户体验。实验结果显示:与当前图像目标定位机制相比,在图像目标存在旋转情况中,本文机制的定位精度更高,显著降低了定位偏差,可精确定位图像目标;且目标检测正确率更高。     

基于机器视觉的飞机防护栅无损检测系统

介绍了基于机器视觉的飞机防护栅无损检测系统,该系统由硬件子系统和软件子系统组成,其中硬件子系统由精密移动控制系统、数字成像系统、高性能运算平台、电源系统等组成,软件子系统由检测控制软件和裂缝栅格图像后验检索与定位软件组成。针对某型飞机进气道防护栅结构特点,系统通过智能检测算法自动检测和识别防护栅的表面裂纹和缺陷,对裂纹等异常区域进行标注和存储,消除了人工检测的不稳定性,提高了检测效率和准确率。     

基于机器视觉的活塞杆端面瑕疵检测设备开发

根据企业提出的对减振器活塞杆端面瑕疵的检测要求,开发一款基于视觉的可自动上下料以及自动筛选合格品与不良品的全自动化检测设备。经过长时间的现场应用,验证了该系统具有检测速度快、稳定性高以及无误检等优点。     

基于机器视觉的多螺孔检测系统

提出了一种基于机器视觉的内螺纹检测算法,并在此基础上设计了一套多螺纹孔检测系统.首先从CCD获取的图像中提取出ROI(region of interest)区域,然后利用中值滤波去除图像表面噪声,通过形态学开闭运算对所得图像进行处理,最后计算螺纹图像沿螺孔母线方向的灰度曲线极值得到螺纹牙数,进而对于螺孔合格与否进行判断...     

基于LABVIEW的焊缝表面缺陷智能检测系统研究

利用LABVIEW软件,开发了焊缝表面缺陷采集以及感兴趣区域(ROI)截取、阈值分割、中值滤波、形态学处理以及图像的细化等程序。在此基础上,采用多模板几何匹配模式,对采集的图像进行了匹配和识别。该缺陷检测系统的开发为视觉检测技术替代人工检测奠定了基础。     

动力学因素对机车轮对压装力检测准确性的研究

针对轮对压力检测不准确的问题,根据N-S方程推导了层流状态下油缸尾部与活塞杆处压力的差异性。运用MATLAB求解了层流状态下油缸内部流体的流场状态,并利用FLUENT软件及κ-ε模型仿真液压缸内部湍流状态,研究流体动力学因素对压力检测的影响。仿真和实验结果表明:油缸尾部静压与活塞杆处实际输出静压的差值会随着油缸活塞杆伸出长度的增加而增大,减少活塞杆伸出长度及对压力进行二次曲线拟合可以提高压装力检测准确性。     

基于深度图像的SMT焊膏印刷实时自动检测

表面贴片安装技术(SMT)焊膏印刷质量机器视觉检测中,对采集的图像直接分割精度不高,而印制电路板(PCB)的焊盘、焊膏印刷模板中包含了焊膏的位置和高度信息,利用其建立标准模板节省了统计建模时间。通过焊膏印刷前裸印制线路板(PWB)的数字图像差运算来获取焊膏分割图像,大大提高了检测精度和速度。图像的形态学处理可以消除图像间的正常偏差噪声。图像深度值的提取是利用和无激光的背景图像的差运算。对比实验证明了本方案的检测准确度和速度都有较大提高。     

改进型快速分群算法在偏光板瑕疵检测中的应用

为了缩短LCD生产中偏光板瑕疵检测时间,以满足后续生产中动态切割的需求,开发即时偏光板瑕疵区域检测系统。该系统使用线性马达平台移送偏光板成品,以固定的扫描频率触发8k线型扫描摄影机拾取影像,同步处理部分已经拾取到的影像进行瑕疵区域检测。首先使用适应性门槛值进行瑕疵影像分割,再利用以密度为基础的改进型快速分群算法对瑕疵影像进行分群处理与位置范围标记,最后将影像处理与瑕疵标记程序以并行方式交由双核心CPU处理,实现即时瑕疵检测的功能。通过实验可知,检测平台在70 mm/s的移动速度下,单个CCD每秒可连续处理宽约57 mm偏光板影像的瑕疵检测与分群,满足了生产需求。     

基于图像像素级分割与标记映射的工件表面微小缺陷检测算法

为了解决当前工件表面微小缺陷在边缘模糊和特征不明显的情况下,导致其检测不准确的问题,文章提出了基于图像像素级分割与标记映射的工件表面微小缺陷检测算法。首先,利用工业显微镜采集工件图像,获取显微缺陷图;根据高效原则,以整数代替浮点运算,位移代替乘法运算,设计位移亮度滤波算子,进行平台数据转换,基于像素亮度阈值的标记映射,获取显微图像的像素亮度分布的二值图像。然后,耦合高斯平滑滤波与形状滤波,增强图像边缘轮廓特征,进行连通区域标记,准确识别与定位微小缺陷。最后,对缺陷目标进行特征计算和标注显示,完成微小缺陷的自动检测和定量计算。实验测试结果显示:与当前工件表面缺陷检测算法相比,文中检测技术拥有更高的识别精度。     

二氧化碳压缩机活塞杆断裂失效分析

对失效的二氧化碳压缩机活塞杆材料进行力学性能、金相组织、扫描电镜等综合分析,结果表明活塞杆失效是由于材料缺陷与脆性引起。     

球墨铸铁活塞环金相组织定量分析系统

采用灰度变换、图像增强、种子填充及边缘跟踪等一系列提高图像处理效果的技术，开发了球墨铸铁活塞环金相组织定量分析计算机处理系统。提出了通过对象物的骨骼直线模拟．较好地解决了对连体球的识别和定量计算问题。所开发的软件系统能满足生产中对球墨铸铁活塞环金相组织定量分析的要求。     

深海液压缸活塞杆密封仿真分析

为分析深海环境下液压缸活塞杆Y形圈的密封性能,利用ANSYS软件建立Y形圈的仿真模型,分析不同工作状态下活塞杆Y形圈的密封应力.结果表明:由海面下潜至深海5 km过程中,安装、活塞杆外伸和收回3个工作状态下,最大von Mises应力基本不变、最大接触应力最大增幅约37％;增大压缩率,最大接触应力均减小、最大von Mises应力变化不一致.按照现有标准设计的液压缸活塞杆Y形圈密封结构能够满足深海密封的要求.     

钢板缺陷的脉冲漏磁检测系统设计及试验

基于脉冲漏磁检测技术检测钢板缺陷,实现钢板表面和背面缺陷的区分。利用设计的钢板脉冲漏磁检测系统,提取了钢板表面和背面缺陷的信号,分析在脉冲信号激励下的缺陷漏磁信号特征。根据信号电压峰值和电压谷值同步曲线区分缺陷,编写了基于Labview的检测程序,实现了钢板表面和背面缺陷检测和区分。在实验室条件下,通过设计的脉冲漏磁检测系统,对刻有矩形槽的钢板进行了检测。试验结果表明,基于脉冲漏磁检测技术,利用电压信号峰值和谷值同步采样曲线,可对钢板表面和背面缺陷进行检测和区分。     

基于超声信号和图像融合的焊缝缺陷识别

超声无损检测已被广泛用来检测材料内部的缺陷,然而对缺陷性质的识别始终是检测的难点,为此研究了一种基于超声信号和图像融合的焊缝缺陷识别新方法.该方法充分利用检测数据,通过对缺陷回波信号特征与缺陷形态特征的数据融合,实现了焊缝缺陷的有效识别.利用自主研制的超声成像手动检测系统对含有气孔、夹渣、裂纹、未焊透和未熔合五类典型焊接缺陷的焊件进行了检测,分别提取缺陷的超声回波信号特征和缺陷图像的形态特征,构建神经网络实现超声信号和图像特征的数据融合.结果表明,该方法实现了多类缺陷的识别,提高了缺陷识别率,有助于焊缝质量评定.     

机床超声检测附件产品族数据采集系统设计

为了使机床超声检测附件产品族实现在线超声检测功能,需要设计数据采集系统。数据采集系统的设计包括硬件设计和软件设计。其中硬件设计主要包括数据采集卡和超声波探伤仪的选择;软件部分设计以LabVIEW为平台,采用产品族模块化的设计思想开发了数据采集系统。最终设计出由CTS23型探伤仪和AC6684A/D卡为硬件、以LabVIEW为软件处理部分的数据采集系统。该数据采集系统可应用于机床,实现超声检测附件产品族的在线检测功能。     

棒材中超声散射场的模拟及信号的识别

棒材是一种应用很广泛的型材,因此棒材的无损检测十分重要。提出一种脉冲超声场模拟的方法,模拟了玻璃棒中的超声波散射声场。通过与动态光弹实验结果比较,解释了圆棒的超声检测中散射波（如瑞利波）的形成机理。在此基础上,用单换能器采集圆棒中的连续回波信号并对信号做相关处理,仅需测量一次棒材的回波信号就可以计算其力学性能结果。该方法对棒材探伤和力学性能评价等方面有很大用途。     

带管端探伤的全管体自动超声波探伤系统

设计了一种带管端探伤的全管体自动超声波探伤系统。系统由超声波探头、超声波探伤仪器、图像跟踪系统、PLC电气控制系统和全管体探伤机械装置组成,把焊缝探伤和母材探伤合为一体,实现螺旋管全管体的自动化超声波探伤。在全管体探伤机械装置中的焊缝管端检测装置后增加焊缝跟踪装置,在母材管端检测装置后依次增加管尾检测装置、母材管端探头体和管头检测装置,实现了管端自动探伤,解决了管端盲区问题,提高了探伤速度,保证了螺旋管探伤的可靠性和准确性,降低了人力资源成本。     

基于AMESim的机载导弹液压弹射机构动态特性研究

针对传统机载导弹弹射装置存在的问题,设计一种以蓄能器提供弹射流量、伺服阀作为核心控制元件的液压弹射机构。论述了液压弹射机构工作原理,利用AMESim软件建立其仿真模型。仿真结果表明:在弹射过程中,蓄能器气体腔容积、液压缸无杆端活塞面积与液压杆伸出速度成正相关,液压缸有杆端活塞面积与液压杆伸出速度成负相关;在缓冲过程中,活塞杆的末速度及缓冲腔压力与凸缘前端与活塞内腔壁间隙成负相关。     

基于改进卷积神经网络的管焊缝X射线图像缺陷识别方法

针对卷积神经网络(CNN)应用于焊缝探伤图像识别时,目标区域占比小,局部信息冗余,激活函数小于零时出现硬饱和区导致模型对输入变化较敏感、网络参数难以训练的问题,采用超像素分割算法(SLIC)和改进的ELU激活函数构建CNN模型进行焊缝探伤图像缺陷识别. 首先,在CNN模型中使用ELU激活函数,在缓解梯度消失时对输入噪声产生更好的鲁棒性,同时,利用SLIC算法对图像像素进行像素块处理的特点,增大焊缝探伤图像中感兴趣区域的占比,降低局部冗余信息,提高模型在训练过程中的特征提取能力. 通过对焊缝探伤图像感兴趣区域提取并与所述CNN模型进行对比试验. 结果表明,该方法在焊缝探伤图像特征提取、训练耗时及识别准确率方面较传统卷积神经网络有更好的表现.