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.     

基于图像处理的内衬套表面缺陷检测

为了提高内衬套的检测速度和精度,保证内衬套的使用寿命,提出结合图像处理技术实现内衬套表面缺陷的自动检测.通过采用CMOS相机在近红外背光源暗域照明环境中获取图像并进行处理,实现对内衬套的毛刺及擦痕的自动检测.本检测系统主要通过图像形态学滤波和GrabGut图像分割算法分别实现对内衬套表面毛刺和擦痕的检测,通过轮廓拟合提取检测毛刺和擦痕的图像,从而实现对内衬套的表面缺陷检测.实验表明,所提出的内衬套表面缺陷的自动检测方法具有高效、准确的优点,且该系统运行稳定,因而具有推广价值.     

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.     

基于深度智能视觉的表面缺陷检测研究进展

基于深度智能视觉的表面缺陷检测研究在制造业中起着越发重要的作用,本文阐述深度智能视觉的表面缺陷检测在现代工业质检中的重要性,对现有研究进展进行梳理总结。深度智能视觉以机器视觉和深度学习为技术基础,为不同工业场景提供高精高效的表面缺陷检测算法。本文从检测细粒度的角度将表面缺陷检测分为表面缺陷分类、定位、分割检测3个部分,并分别对分类、定位、分割方法进行系统综述,梳理现有表面缺陷检测研究的问题和思路。分类检测针对数据和缺陷图形特征问题进行研究,因其基础性和易拓展性于不同工业场景的应用呈现分散发展;定位检测以模型框架、矩形框检测和标注成本为主要问题,表现出追求轻量化和特征融合机制的研究趋势;分割检测更关注图像细节特征。通过研究分类、定位、分割的多任务模型框架以探索分类、分割检测之间的互补性。最后总结目前表面缺陷检测研究存在的问题,并对发展趋势进行展望。     

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。     

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.     

强反射复杂表面随机缺陷自动检测系统

系统采用分光照明方式,设计均匀散射光源,通过图像增强预处理,灰度分析,图像二值化,特征提取与图像识别, 自动分选出表面有缺陷的工件。硬软件包括:光学系统;接收系统;控制电路和Visual C 、汇编语言程序等。系统有效解决了强反射光、复杂表面和随机缺陷带来的检测困难,检测精度可达97.3%。     

ABS齿圈表面缺陷视觉检测方法

针对目前汽车零部件制造行业采用人工目测法进行ABS齿圈出厂检测引起的效率低、速度慢等问题,该文提出一种ABS齿圈表面缺陷视觉检测方法。首先提取齿圈表面缺陷图像的几何特征、灰度特征和纹理特征,构建特征向量,运用主成分分析法对测试样本特征数据进行降维处理,获得新的主成分,再利用自适应粒子群算法对SVM模型的关键参数进行优化,最后采用多项式核函数的SVM模型作为最佳分类模型对968型号的ABS齿圈进行检测实验,并与BP神经元网络模型检测结果进行对比。实验结果表明,采用多项式核函数的SVM齿圈表面缺陷检测模型实验效果最佳,检测正确准确率高达99.4%。     

热态重轨表面缺陷检测技术

设计了一套基于机器视觉的热态重轨表面缺陷检测装置,分析了高温状态下重轨辐射特性。硬件采用6台线阵CCD摄像机多角度拍摄重轨,获取重轨的全表面图像,采集的多路图像被实时传输到图像处理工作站。在此基础上,统计热态重轨常见缺陷,研究了热态重轨缺陷检测关键技术,实现了缺陷的判别与定位。     

基于机器学习的金属近表面缺陷超声检测方法

在超声脉冲回波检测技术中,由表面回波产生的"死区"会隐藏近表面缺陷的回波信号,对于近表面缺陷的实际检测造成一定的干扰.针对上述问题,提出一种将数字信号处理与支持向量机相结合的方法,通过识别缺陷一次回波和二次回波,实现对近表面缺陷位置的准确计算.实验中,通过垂直入射超声脉冲回波法采集轴承内圈的A波信号,使用支持向量机分类...     

图像处理的珍珠形状大小检测系统研究

为了解决人工分选珍珠效率低、精度不高等问题,设计了一种基于图像处理的检测系统,采用单向底照明光源和穹顶光源结合的照明方案,采集珍珠图像,通过后续的图像处理后,转换到极坐标下,求出长短径,根据直径差可对珍珠形状大小进行有效地判别.实验结果表明,该系统测量值与千分尺测量值结果一致,误差在0.200mm以内,可满足珍珠厂家的检测要求.     

Partition of Charpy fracture surface with digital image processing

The fracture surface of a Charpy specimen contains information that can enrich the outcome of the test which at present is only the total energy absorbed. An automatic digital image processing technique based on the Horowitz and Pavlidis (1976) split-and-merge algorithm is proposed for partitioning Charpy fracture surface into regions with clear physical and mechanical meaning. Initial ductile fracture region, brittle zone and post-cleavage ductile shear region can be identified based on their relative brightness. Various geometrical properties of each region can then be easily calculated. The technique has been tested on a group of 773 broken Charpy samples made of TMCR and ship steels. The percentage of crystallinity calculated with the proposed technique agrees reasonably well with that obtained with visual inspection. Finally the potential of the technique and the ambiguity of the partition criterion based on surface light reflectivity are discussed.     

Cellular logic array processing techniques for high-throughput image processing systems

This paper describes certain image processing techniques within the framework ofcellular automata andnormal algorithms for high-throughput data processing. The central idea on which these techniques have been developed is that a digital image can be treated as acellular automaton configuration, and an image processing operation, as anevolution of the automaton due to an updating rule that describes a relational attribute among the pixel values in a specific neighbourhood. Filtering operations on digital images, like that of thinning, edge detection segmentation, erosion and dilation are modelled and realized using cellular automata.     

图像处理在晶圆瑕疵自动标记系统中的应用

针对传统晶圆测试手工标记瑕疵的不足,提出了应用机器视觉技术进行晶圆瑕疵的自动标记.首先,对晶圆图像进行预处理,提取晶圆边缘图像;其次,利用最小二乘法检测晶圆的直径.在此基础上通过坐标变换获得晶圆瑕疵的坐标,将其传递给探针台,由探针台自动将有瑕疵的晶圆剔除.最后,通过实验验证了该方法的实用性与有效性.     

Finite strain analysis by image processing: smoothing techniques

This paper is concerned with a methodology for measuring large strain fields based on digital image processing and numerical computations. The facility, already described in a previous paper by the authors, is based on a stereoscopic-procedure, which returns the locations of a dot grid, previously etched on the surface of the work piece, in a three dimensional space. The markers are acquired by two CCD cameras from two different viewpoints. The data are then processed by a procedure based on shape function analysis. Tlie strain field is described by a plane Lagrangian referential co-ordinate system, so that it is possible to take into account large displacements and finite rotations. Thus, the definition of a strain tensor on a 3-D surface is widely discussed. The present paper faces the question of the noise propagation through the post-processing algorithm. The method proposed is able to supply the confidence limits of the returned measurements.
The strain analysis procedure was tested by a numerical input. A set of data were simulated, as returned by the acquisition system, for a specific strain problem. In this way the statistical parameters of the data can be easily controlled to explore a wide surrounding of cases. The complete post-processing procedure was then applied to an experimental case concerning a high strain tensile test.     

基于图像处理的碳纤维增强树脂基复合材料固化压力-缺陷-力学性能建模与评估

利用热压罐成型工艺制备了不同固化压力条件下的碳纤维增强树脂基复合材料层合板,分析了超声相控阵C扫描图像与微观缺陷的对应关系,研究了固化压力、孔隙缺陷及力学性能之间的关联规律。结果表明：利用超声C扫描图像差异能够表征孔隙等缺陷含量,在本实验条件下,固化压力由0 MPa提高到0.6 MPa,复合材料孔隙率降低96.7%,拉伸强度（TS）和层间剪切强度（ILSS）分别提高56.1%和68.8%。在此基础上,对不同固化压力条件下制备的复合材料层合板的超声相控阵C扫描图像进行图像处理并定义成型质量指数,实现了基于C扫描图像对孔隙缺陷的定量表征。最后,通过对孔隙缺陷检测、力学性能测试及图像定量化评价结果进行数学拟合,建立了基于图像处理的固化压力-缺陷-力学性能之间的数学关联模型（CPDMP模型）,并给出了成型质量指数阈值为81%,及可接受的孔隙率应不高于1.1%,相应的固化压力应不低于0.35 MPa。     

基于数字图像处理的印刷品网点面积率检测研究

对基于数字图像处理的网点面积率检测算法进行了探讨,给出了算法工作流程并建立了模型。最后通过实验对算法进行了验证。