基于机器视觉的发动机表面缺陷检测技术

发动机表面的缺陷检测是保证其使用安全性的重要手段。本文应用机器视觉技术实现发动机内表面缺陷的自动检测,用内窥镜采集发动机装药内表面的图像,结合图像特点,通过多次实验对比,选择中值滤波方法对图像进行滤波、Canny算子检测图像边缘,应用像素灰度的相似性和不连续性将缺陷从图像背景中分割出来,在此基础上,选取面积和周长特征作为缺陷判断依据,并将以上功能进行整合,设计缺陷自动检测系统。实验结果表明该方法在发动机内表面缺陷检测方面有较好的效果。     

基于机器视觉钢板表面缺陷检测技术研究

钢板表面缺陷严重降低钢板的耐磨性、耐高温性、耐腐蚀性、抗疲劳强度等性能,因此,钢板表面缺陷的检测就显得尤为重要。本文基于机器视觉采用Matlab图像处理技术对钢板表面缺陷进行检测识别。在不同光照条件下采集钢板表面图像,分别进行图像处理,讨论分析不同光照条件和去噪方法对检测结果的影响。首先对缺陷图像进行预处理,然后将预处理后的图像二值化及形态学图像处理,使图像背景与对象图形分离,提取出表面缺陷特征,计算缺陷的面积和周长。通过对图像细化和骨架提取线性缺陷,计算出缺陷长度,并且通过对像素的标定,将像素单位转化为长度或面积单位。实验结果表明该方法具有很好的可靠性和重复性。     

表面缺陷检测的机器视觉技术研究进展

物体表面缺陷检测技术是工业质检领域的一项重大课题,对工业生产有着重要的意义。针对近些年基于机器视觉的表面缺陷检测技术进行梳理总结。首先,列举了几种缺陷检测在工业领域的应用场景;其次从特征提取和分类算法的角度简要阐述了传统的机器视觉方法;重点探讨了缺陷检测中常用的经典神经网络结构和缺陷检测算法的最新发展,并介绍了两种常用的缺陷检测算法优化方式;最后,分析了缺陷检测领域面临的三大挑战：实时性问题、小样本问题和小目标问题,目的是为工业表面缺陷检测的研究提供有益的参考和脉络梳理。     

机器视觉在钢球表面缺陷检测中的应用

提出一种基于机器视觉钢球表面缺陷识别方法, 利用计算机图像技术采集钢球表面图像信号, 采用图像比对法对图像信号进行缺陷识别分析.实践表明使用本文方法能够实现钢球表面缺陷的自动检测,具有可靠、高效的特点.     

机器视觉罐体缺陷检测系统的设计与实现

随着流水线生产过程中对产品的自动检测要求不断提高,传统的人工检测从效率和准确度方面已不能满足生产需求。另外,缺陷产品流入市场,对消费者的权益和企业的发展有不好的影响。因此,利用机器视觉技术针对罐体的形状缺陷、印刷缺陷等问题,进行图像采集、图像处理和实时检测,实现快速、准确的识别并剔除有罐体缺陷的产品,提高整个生产线的效率。     

基于智能视觉系统的饮料瓶缺陷检测技术

研究基于智能机器视觉系统的饮料瓶封装缺陷检测应用技术。根据饮料瓶封装缺陷检测的特点及实际生产要求,提出了一套智能机器视觉系统应用的总体解决方案。对整个系统的结构原理,工作流程以及得个组成部分的功能做了具体的阐述。应用结果表明,使用上述机器视觉系统实现方便,功能强大,取得了良好的应用效果。     

基于机器视觉的玻璃瓶口缺陷检测方法

玻璃瓶容器在当今的医学、化工生产等诸多领域均有应用.在玻璃瓶容器的生产过程中需要确保其完整性,即便是细微的创伤也是不被允许的,这对于玻璃瓶容器缺陷检测提出要求.传统的玻璃瓶容器缺陷检测工作都是人工的,主要使用人眼去观测玻璃瓶容器是否存在缺陷,因此检测效率长期得不到提升,因为在玻璃瓶容器的检测过程中,一些细小的缺陷是人眼...     

基于机器视觉的汽车精密零件缺陷检测

本文针对汽车精密零件外观质量检测的需求,利用机器视觉系统采集零件外观图像,建立数据平台。基于中值滤波和图像复杂度,提出了改进OTSU算法提取图像的外观缺陷特征,与样本库进行对比,以识别可能的外观缺陷,提高缺陷检测效率。并且,针对缺陷类型分析其影响因素,从而找到产生缺陷的原因,为零件加工过程的改善提供理论依据。同时,搭建了缺陷视觉检测平台,以汽车转向器内部套筒为对象,实现了精密零件外观缺陷在线缺陷检测。     

基于机器视觉的多孔材料缺陷检测

针对多孔材料在生产工艺中易出现阻塞和缺角等缺陷,本文设计了一种基于机器视觉的多孔材料表面缺陷检测方法,通过对目标区域的有效分割、模糊度检测、形态学处理和分析等技术手段,实现了该类材料的表面缺陷的快速定位和特征分析.经实验检测,本文算法的准确性和检测效率可以满足工业生产实时检测需求.     

基于智能视觉系统的饮料瓶封装缺陷检测技术

本文介绍了一种基于智能机器视觉系统的饮料瓶封装缺陷检测应用技术。根据饮料瓶封装缺陷检测的特点及实际生产要求,提出了一套应用智能机器视觉系统的总体解决方案。作者对整个系统的结构原理,工作流程以及各个组成部分的功能做了具体的阐述。应用结果表明,上述机器视觉系统实现方便,功能强大,应用效果良好。     

基于视觉注意机制的棉花污染物机器视觉检测算法

针对棉花中污染物这类大背景中的目标检测,模仿人类视觉注意机制,提出了一种检测算法:在预注意阶段,主相机获取全局图像,利用离散余弦变换和支持向量机提取和识别特征,确定目标所在的感兴趣区域;在注意阶段,对应感兴趣区域的从相机工作,获取该区域的局部图像,利用均值和方差方法识别污染物。实验表明,该算法能去除冗余数据,提高检测精确度。     

西林瓶缺陷自动视觉检测方法与系统研究

与传统的西林瓶缺陷人工检测方法相比,在线视觉自动检测具有巨大优越性。设计了一套西林瓶缺陷自动视觉在线检测系统,研究了系统的机械与电气结构,并设计了针对西林瓶的视觉成像与图像获取装置;根据西林瓶各部位的形状特殊性,针对性地提出了具体的检测方法。选取各类缺陷样品100瓶进行测试,结果表明该系统检测准确度较高,能满足实际生产的需求。     

机器视觉在印刷缺陷在线检测中的应用与研究

为了提高印刷缺陷检测准确性与效率,满足缺陷检测的实时性,提出了机器视觉技术应用于印刷缺陷在线检测并研究检测过程中的相关问题.设计印刷缺陷在线检测的方案及以数字信号处理器DSP为核心的视觉在线检测系统的硬件结构组成.研究图像预处理、图像匹配与缺陷检测的算法并加以改进使其满足缺陷检测的实时性.开发印刷品缺陷视觉检测软件,对缺陷检测流程进行仿真,验证检测方案与图像处理算法的可行性.     

基于区块链技术的工业机器人视觉检测及避障系统设计

传统的工业机器人避障系统只能处理数据信息,导致障碍物检测准确率低,设计的避障路线实际应用效果差。为此,引入区块链技术设计一种新的工业机器人视觉检测及避障系统。系统设计分为硬件及软件两部分,硬件优化了系统电源,通过传感器分析环境信息、障碍物参数,选用TX-AS700无线射频通信模块,以HSJ-2芯片作为检测器电路核心,用以传输并存储障碍物数据。软件部分在Visual C++程序框架中设定应用程序,与区块链技术中的数据库资源相结合,实现图像信息提取,计算区块阶矩得到障碍物检测公式,通过仿真程序分析处理障碍信息,并设计有效的避障路线。实验结果表明,基于区块链技术的工业机器人视觉检测及避障系统能够提取图像信息,检测到的障碍物准确率高,系统的检测有效率平均值为83%,避障准确率接近理想避障效果,能够规划出更加有效的避障方案。     

低信噪比小检测目标光学薄膜缺陷图像分割算法研究*

结合测量误差分析理论,提出一种新的高效的图像分割算法,将薄膜的连续图像采样过程看做等精度测量过程,背景图像认为仅存在随机误差,缺陷像素视做粗大误差。算法在起始阶段通过连续多次采样建立标准背景图像,并统计各像素位置的灰度标准差,然后将实时待测图像中的每个像素与标准背景像素进行减法运算,以3σ作为检测判据,从而将缺陷的检测与分离等效为粗大误差的判别与剔除问题;同时,考虑缺陷像素点的空间分布特征,将上述过程扩展到像素邻域范围,以二维分割阈值取代一维阈值,对离散噪声有明显的抑制作用。实验结果表明,该算法运算速度快,对低对比度图像适应性好,对噪声不敏感,可实现对不同种类缺陷的准确、完整分割,适于实时光学薄膜检测应用。     

智能制造装备视觉检测控制方法综述

为满足智能制造装备产业对机器视觉技术的巨大需求,本文结合装备技术特点和特殊应用环境,提出了通用的机器视觉检测控制技术体系,弥补了当前研究的不足.本文首先对该技术体系的成像系统、自动图像获取、图像预处理、标定与分割、识别检测、视觉伺服与优化控制等关键核心技术,进行了总结和阐述.然后提出了视觉检测控制系统设计的一般原理,并结合3种典型装备,对其具体应用进行详细说明.最后根据智能制造装备不断增长的高可靠性、智能化、高速高精度作业等需求,探讨了视觉检测控制技术所面临的新问题和新挑战.