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计算机视觉技术在发动机缺陷检测系统中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
利用计算机视觉技术及相应的机械伺服系统,对汽车发动机缸孔表面缺陷进行检测,其主要解决的问题是:缸孔图象区域分割,二值化图象阈值的选取以及目标缺陷的确定.针对以上问题,采用直方图均值适应法选取二值化阈值,对识别出的缺陷进行标定,并通过拟合方程得到缺陷的实际尺寸并最终确定出目标缺陷.实验结果表明此方法克服了传统检测方法的不足,是一种准确性和自动化程度较高的检测方法. 相似文献
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目前轿车等速万向节传动轴总装流水线上的检测依赖人工检测 ,对于现代工业的大批量、高品质的生产要求 ,这显然是不相适应的。基于计算机视觉的检测是自动化的在线检测 ,提高了检测精度和劳动生产率 相似文献
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计算机视觉检测AVI(AutomatedVisualInspection)技术是计算机检测的新发展,它使检测更具智能化、柔性化。文中介绍融AVI技术于FMS的生产零件状态检测系统,是计算机视觉技术在机械制造中零件检测的使用。 相似文献
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在现代工业、国防、医学、空间技术等领域计算机视觉有着广泛的应用前景。特别近年来,高分辨率CCD摄像机的开发,计算机性能的不断提高,数字图像处理技术的快速发展和PLC控制器的应用,使得计算机视觉技术在工业领域自动控制及检测方面越来越被重视。本文介绍的是计算机视觉技术被应用于轿车等速万向节传动轴总装流水线上的自动检测实例。检测工作原理传动轴在总装后,要求对两橡胶护套内侧间距、4个夹箍松紧状态等进行检测,限于篇幅,仅讨论其中两橡胶护套内侧间距的检测。而两橡胶护套内侧是由两夹箍夹箍2和夹箍3固定的,实际… 相似文献
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基于视觉感知的表面缺陷检测,具有高效、可防止二次损伤等优点,被广泛应用于各种工业场景中。近年来深度学习技术的快速发展进一步推动了视觉缺陷检测的进步与应用。以特征的显式提取与自动提取为思路,对基于视觉感知的缺陷检测方法进行综述和分析。首先,简要描述了视觉缺陷检测系统的基本构成,将缺陷检测中的视觉感知归为分类、目标检测和分割3个层次。然后,将现有的视觉检测方法分为基于显式特征提取的(传统方法)和基于自动特征提取的(深度学习方法)。进一步,将基于显式特征提取的方法分为统计法、谱方法和模型法3类,将基于自动特征提取的方法分为整图分类的、目标检测的和像素分割的方法。对每一类方法的特点和适用场景进行了归纳总结与分析。同时,针对工业应用中数据获取成本高的问题,介绍了近年来出现的弱监督缺陷检测方法与异常检测方法,并介绍了具有较大影响力的工业表面缺陷数据集。最后,针对如何减少对大量标注数据的依赖和如何提高检测方法在工业现场的适用性两个关键问题展开讨论,展望了该领域下一步的研究方向。 相似文献
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机器视觉中的边缘检测技术研究 总被引:17,自引:0,他引:17
边缘检测是机器视觉中必不可少的环节,是一种重要的图像预处理技术。介绍图像边缘检测技术的发展历程,总结一些典型的边缘检测算法的特点,讨论它们的机理和优劣以及边缘检测技术的最新发展动态及方法。 相似文献
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