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。     

基于机器视觉的细长产品表面缺陷检测设备研究

为提高对细长产品表面缺陷的检测效率,运用机器视觉技术对细长产品外部轮廓尺寸及表面缺陷状况进行检测.运用机器视觉技术,分析图像传输过程中噪声产生原因及降噪方法;采用canny算法和Simple Blob Dectorte特征点检测方法,提取零件轮廓和色斑轮廓;编写基于机器视觉的表面缺陷检测程序,并通过实验验证了该方法的可行性.采用系统法对表面缺陷检测设备进行整体分析,设计出与检测程序相配套的机械设备.     

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。     

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。     

纹理表面缺陷机器视觉检测方法综述

纹理表面缺陷检测在机器视觉领域具有意义和挑战性，其历史可以追溯到20世纪中后期，近年来随着深度学习技术的蓬勃发展，纹理表面缺陷检测技术大幅飞跃。直至今日，关于纹理表面缺陷检测的调研和综述仍然很少。在此背景下，本文回顾2017年-2021年间200余篇纹理表面缺陷机器视觉检测论文，对纹理表面缺陷机器视觉检测研究进展进行了及时、全面的调查；分析了纹理表面缺陷检测的发展历史和最新研究进展，原则上将纹理表面缺陷机器视觉检测方法分为传统方法与深度学习方法，并对二者进行了深层次研究分析，特别是深度学习方法；对近期出现的几种纹理表面缺陷机器视觉检测方法主题进行总结的同时，也对这些主题的研究进展进行了综述。最后，对未来的研究趋势进行了展望，以期为后续研究提供指导和启示。     

基于机器视觉的精冲零件断面缺陷检测系统研究

将机器视觉技术应用在精冲零件断面缺陷检测上,提出了一个基于机器视觉的检测系统方案。根据精冲零件在传送带上运动过程特点,设计了检测硬件设施和计算机图像处理技术。通过工业相机拍摄零件照片,利用图像分割获得精冲零件信息,再通过滤波和边缘检测提取轮廓边缘,使用二值化处理将缺陷分离出来,并计算出断面缺陷面积及撕裂带最大垂直高度,判断零件是否合格。实验结果标明该方案能快速有效的对精冲零件进行检测,对实现精冲零件智能化制造具有重要意义。     

基于机器视觉的墙地砖表面缺陷检测系统研究

为实现对墙地砖表面缺陷快速精确的自动检测,对基于机器视觉的自动检测技术进行了研究,介绍并开发了一种基于机器视觉的墙地砖表面缺陷自动检测系统。在分析了墙地砖的表面特征、缺陷类型和现有检测算法的基础上,提出了一种基于图像梯度方差和加权信息熵相结合的自适应BHPF滤波检测算法。实验结果表明:该检测算法可快速有效地完成墙地砖表面缺陷的检测,缺陷识别正确率达97.3%。实验验证了理论分析和检测算法的正确性,可用于墙地砖表面缺陷的识别检测。     

基于机器视觉的金属边缘细微缺陷检测方法的研究北大核心

针对金属表面质量人工检测工作量大、效率低等情况,提出一种机器视觉检测金属零件边缘细微缺陷的方法。先根据金属零件表面反光的特点,在亮场下垂直照射,运用形状模板匹配定位,对前景区域膨胀处理,截取包含零件边界信息的图像,缩小处理区域。接着锐化和滤波边缘区域,线性拟合边缘轮廓,提取拟合线段的方向向量,并以此为特征进行区域类划分,提取边缘坐标点。以提取的坐标点为圆心作圆领域,求取每个领域的灰度平均值并线性插值迭代剔除边界干扰点。最后提取符合要求的坐标点排序,重构多直线段,结合背景差分法提取缺陷。实验结果表明,该检测方法能够有效检测出金属边缘细微缺陷。     

基于机器视觉的金属边缘细微缺陷检测方法的研究

针对金属表面质量人工检测工作量大、效率低等情况,提出一种机器视觉检测金属零件边缘细微缺陷的方法。先根据金属零件表面反光的特点,在亮场下垂直照射,运用形状模板匹配定位,对前景区域膨胀处理,截取包含零件边界信息的图像,缩小处理区域。接着锐化和滤波边缘区域,线性拟合边缘轮廓,提取拟合线段的方向向量,并以此为特征进行区域类划分,提取边缘坐标点。以提取的坐标点为圆心作圆领域,求取每个领域的灰度平均值并线性插值迭代剔除边界干扰点。最后提取符合要求的坐标点排序,重构多直线段,结合背景差分法提取缺陷。实验结果表明,该检测方法能够有效检测出金属边缘细微缺陷。     

基于磁粉探伤的柱形工件裂纹自动检测方法

磁粉探伤广泛应用于铁磁性工件表面和近表面的裂纹检测,但目前仍采用人工目检进行缺陷判别。因此,提出了一种运用机器视觉检测技术的圆柱形工件外表面裂纹自动检测方法,针对柱形轴承零件在车削加工过程中产生的纵向表面裂纹,使用工业相机拍摄工件柱面磁痕图像,运用数字图像处理技术提取出疑似裂纹区域的特征,然后基于这些特征,利用模式识别中的分类器技术完成轴承零件柱面裂纹的自动识别。试验结果表明:该方法不仅对柱面裂纹、纤维物和磁悬液滴等真、伪缺陷有较高的识别率,而且检测效率较高。     

浅谈锭状物表面缺陷检测研究现状与展望

本文利用机器视觉在锭状物体表面缺陷检测中有着操作简单、可靠性高等优势,针对此类方法的发展现状和特点进行论述,分析目前的关键技术和难点,最后对此类方法进行总结和展望,指出机器视觉检测技术在锭状物表面缺陷检测系统将高速发展和被广泛利用.     

基于机器视觉的太阳能电池片缺陷检测算法综述

太阳能电池片（Photovoltaic, PV）表面缺陷检测是光伏组件生产中不可或缺的流程。基于机器视觉的自动缺陷检测方法因其高精度、实时性、低成本等优点得到了广泛应用。本文综述了基于机器视觉的太阳能电池片表面缺陷检测方法的研究进展。首先,阐述了太阳能电池片表面成像方式,列举了典型缺陷类型。然后重点分析了基于传统机器视觉算法及基于深度学习算法进行太阳能电池片表面缺陷检测的原理。将传统机器视觉算法分为图像域分析法、变换域分析法进行综述;从无监督学习、有监督学习和弱监督及半监督学习三个方面分别概述了近几年来基于深度学习的太阳能电池片表面缺陷检测的研究现状。对太阳能电池片表面缺陷检测各种典型方法进一步细分归类和对比分析,总结了每种方法的优缺点。随后,介绍了9种太阳能电池片表面缺陷图像数据集及缺陷检测性能评价指标。最后,系统总结了太阳能电池片缺陷检测常见的关键问题及其解决方法,对太阳能电池片表面缺陷检测的未来发展趋势进行了展望。     

基于Matlab的铸造件表面缺陷图像预处理

针对铸造件的表面缺陷检测问题,采用机器视觉检测技术,通过CCD摄像头获取铸件的表面缺陷图像,Matlab读取该图像并通过图像处理函数对其进行图像预处理。本文对图像预处理的步骤包括图像去噪、阙值处理以及边缘检测,经过Matalb仿真分析得出,图像去噪采用均值滤波平滑,阙值的值为80,边缘检测采用canny算子。通过对铸件缺陷图像的预处理我们发现,Matlab图像处理能取得较好的效果,为后续的图像特征提取、缺陷识别打下坚实的基础,同时也为其他零件的表面缺陷图像处理带来实际的借鉴价值。     

基于机器视觉和反向传播神经网络的蓝莓表面缺陷检测

针对蓝莓表面缺陷检测快速、准确的需求,提出一种基于机器视觉和反向传播神经网络的蓝莓表面缺陷检测方法。构建蓝莓表面缺陷图片数据集,通过形态学相加等图像处理技术实现蓝莓图像的背景去除与图像增强,采用最大类间方差阈值方法提取蓝莓表面缺陷。对蓝莓表面缺陷提取外观特征,包括色调分量图像的色调累积频度、纹理特征、几何特征。利用主成分分析优化蓝莓表面缺陷外观特征,构建基于反向传播神经网络的蓝莓表面缺陷检测模型。测试集检测结果表明,采用基于机器视觉和反向传播神经网络的蓝莓表面缺陷检测方法,平均识别率达到92.3%,对腐烂、擦伤、机械损伤、褶皱的识别率均高于83%。     

中小型金属工件在线检测系统的设计

随着机器视觉技术的快速发展,利用图像处理技术对工件进行在线实时检测的方法近年来得到广泛的应用和发展。为了解决工件离线人工检测效率低、精度差的问题,设计了包括上料模块、图像采集处理模块、零件传送模块、筛选模块和控制模块的基于机器视觉的工件在线检测剔除系统。系统运用PLC可编程逻辑控制器作为工业控制器,机器视觉和图像处理作为检测方法,提高了工件检测的产品品质、生产效率和自动化程度,该机器视觉检测系统可以通过改变程序的方法,运用和推广到其他表面品质检测的行业中。     

光学元件表面缺陷检测方法研究现状

随着科学技术的发展,人们对光学元件的表面粗糙度和表面面形精度提出了越来越高的要求,光学元件表面缺陷检测技术也受到了广泛重视。通过简述表面缺陷的类型,强调了缺陷给光学系统带来的危害,由此分析和讨论了目前国内外对光学元件疵病的检测方法,并指出各种方法的优缺点,同时对机器视觉技术在疵病检测方面的应用进行了介绍,还探讨了光学元件表面缺陷检测技术未来发展需要注意解决的问题。     

基于边缘的模板匹配在零件检测中的应用

对机器视觉在工业零件检测中的应用做了研究。在大批量的工业生产中,某个细微零件的缺失如果不应用机器视觉系统,将会浪费很大的人力物力,因此根据现阶段工业零件检测对智能零件缺失检测的需求,运用图像处理技术,在检测对象的标准样本中截取模板,利用零件的边缘特征,进行零件的模板匹配,进而检测出零件是否缺失。     

基于机器视觉技术的机械零件表面损伤检测

在简要介绍了机器视觉技术的发展和原理的基础上，探索性地将机器视觉技术引入机械零件的损伤检测领域。结合实例，通过对比损伤部位与正常部位的色彩特征，检测损伤部位，并借助梯度算法，给出了破损部位面积的计算方法，改进了长期以来对零件表面损伤依赖于人的主观判断的状况，提出了一种科学高效的检测手段。     

基于机器视觉的粉末冶金零件缺陷检测系统研究

针对粉末冶金零件人工外观缺陷检测精度差、效率低、实时性不佳等问题,利用机器视觉实现自动化生产线粉末冶金零件缺陷的实时检测。系统选用工业相机采集零件图像,利用图像处理软件对零件图形进行特征提取,使用LIBSVM进行数据集训练,得到合格零件与缺陷零件的特征信息,实现零件的有效分类。这一系统检测精度高,可靠性好,能满足生产线实时性的要求。     

基于LabVIEW的机器视觉检测在自动化生产线中的运用

对LED球泡灯自动化生产线系统的关键技术之一"视觉控制系统应用设计"进行研究,并根据系统检测任务及要求,阐述了视觉检测系统的组成及原理、机器视觉系统硬件设计、视觉检测系统软件算法研究,利用图像处理算法对工件进行表面损伤检验,判断是否有零件缺陷,通过视觉检测和算法处理确定工件定位到夹具上的角度所存在的偏差。通过装配调试所得的实验结果,讨论影响视觉检测系统测量结果的关键因素,以提高生产效率和生产自动化程度。