浅谈冲压件表面质量控制方法

通过识别冲压件表面质量缺陷,降低冲压工序钣金工位与涂装工序面涂工位工作量,提升各工序生产节拍,已成为各大汽车企业为实现降低生产成本,极力攻关的重点课题之一。     

基于机器视觉的铸件表面缺陷人工神经网络检测方法

提出一种基于机器视觉与人工神经网络的铸件表面缺陷识别方法,采用计算机图像技术采集和处理生产线上的铸件表面图像信号,采用改进的BP神经网络算法对图像信号进行缺陷识别分析.该方法在为某厂研制的铸件表面缺陷检测系统中使用后,作业时耗平均降低4min/工件,表面缺陷检出准确率平均提高15%,实践表明本文方法是可行、有效的.     

应用机器视觉的工件表面质量检测

工件在传输工程中不可避免地发生旋转和平移,快速准确地将检测工件与标准工件图像中的目标对准是应用的关键。为此,本文研究了应用机械视觉进行工件表面质量检测的方法,提出了以工件目标的角点为识别特征,结合遗传算法快速确定变换参数的目标对准算法,在此基础上建立了一个应用机器视觉技术的工件表面质量实时检测系统。检测结果表明,该方法能有效地从各种旋转、平移后的待检测图像中实时检测出缺陷工件。     

基于机器视觉的异形弹簧快速缺陷检测方法研究

为实现异形弹簧的尺寸和变形缺陷在线检测,基于机器视觉设计一套零件快速定位、测量和缺陷检测的方法.详细论述图像处理算法,即图像预处理、图像定位、尺寸测量和变形缺陷检测算法等.基于形状的模板匹配对零件进行定位,通过创建测量矩形完成对零件的尺寸测量.基于微分和自身对照的思想,对零件易变形区域进行微分,通过对比微分的小区域,实...     

基于图像识别的异型玻璃表面质量全检测设备设计

针对加工异型玻璃过程中,切割后的玻璃表面质量检测以人工为主、效率低的现象,设计一套基于图像识别的异型玻璃表面质量全检测设备.给出了异型玻璃AOI检测系统设计的整体方案、结构组成、视觉系统的功能及控制流程.利用该设备进行检测时,先检测玻璃上下表面,再检测左右边缘和短边,其连续节拍运行速度快、精度高、稳定性高,提高了工作效...     

飞秒激光烧蚀单晶硅片的表面质量视觉检测

使用飞秒激光微加工中心对单晶硅片等材料进行微尺度结构加工时,需保证硅晶片表面、边缘的完好,无瑕疵、污渍及划痕等缺陷。提前识别有破损的晶片对保证飞秒激光烧蚀样品的顺利进行具有实际意义。以飞秒激光烧蚀的单晶硅片为实验样品,分别针对以下一些瑕疵的视觉检测策略进行了研究:硅晶片表面划痕检测、表面污渍检测、边缘瑕疵与破损检测以及硅晶片边缘直线或曲线检测。经实验验证,提出的针对各种晶片表面瑕疵的检测策略是可行的,对提高飞秒激光烧蚀硅晶片的质量具有借鉴价值。     

管屏拼焊焊缝表面缺陷的激光视觉检测方法

针对管屏多道焊缝表面缺陷存在焊缝定位困难、计算量过大的问题,文中提出一种管屏拼焊焊缝表面缺陷激光视觉检测方法,建立基于激光视觉的管屏焊缝检测系统,并基于激光视觉相机拍摄管屏图像。分析管屏特征并结合形态学操作定位焊缝,使用高维多项式拟合解决焊缝缺陷快速检测问题,实现了对管屏拼焊表面缺陷的快速检测。结果表明,该检测方案能识别的最小缺陷为1 mm2,检测速度为0.438 m/s,提升了管屏焊缝表面缺陷的检测效率,解决了曲面焊缝定位难、数据量大的难题,实现快速对大量焊缝轮廓进行检测,并符合应用要求。创新点： (1)提出了一种管屏拼焊焊缝表面缺陷激光视觉检测方案,提升管屏焊缝表面缺陷检测效率。(2)提出了基于高阶曲面的焊缝缺陷检测方法,实现快速对大量焊缝轮廓进行检测。(3)管屏拼焊焊缝表面缺陷激光视觉检测方法经过数据集验证,效率和精度均满足应用要求。     

基于机器视觉的压铸模缺陷检测概述

首先介绍了压铸模较为常见的缺陷,即凹陷、型芯塑性变形、磨损、断裂、热疲劳裂纹、粘模和溶蚀缺陷等,其次对机器视觉技术在模具缺陷检测与应用方面进行了介绍,并从定义、结构、用途等方面对机器视觉技术中用于缺陷检测的常用基本算法进行了阐述,最后对基于机器视觉的压铸模缺陷检测与应用研究前景进行了总结与展望。     

基于机器视觉的轴承生产中的表面质量在线检测与研究

数字图像处理技术与模式识别技术结合,可广泛应用于工业产品的分类识别。针对轴承在线装配生产中存在的缺陷检测识别的需求,研究基于机器视觉的自动检测系统,采用面阵相机对不同表面进行对比测量,对采集的图像进行二值化处理,为后续的图像预处理、模式识别、特征提取及特征值对比做了分析和准备,以实现产品的在线表面缺陷检测识别。     

基于机器视觉的接头组件表面缺陷检测系统研究

为了解决金属软管接头组件表面检测精准度不高和检测效率不高的实际问题,设计一套基于机器视觉的接头组件表面缺陷检测系统。针对接头组件图像背景复杂、噪声干扰多,通过使用图像滤波去噪、Otsu算法二值化以及图像形态学分析,提高图像的对比度,有效提取目标检测区域。而后采用Canny边缘检测算法,对图像进行边缘轮廓精准识别,并采用快速傅里叶变换方法和R-FCN算法,对缺陷特征信息快速进行匹配提取和分类处理。试验结果表明:此缺陷检测系统能有效提高检测效率,保证较高的检测准确率和精度,满足实际工业检测的需求,具有较好的实用价值。     

机器视觉技术在板带精整线上应用的探讨

本文从生产线的安全监测技术、卷边机视觉检测与测量、卷径测量、带头/尾识别与定位等7个方面研究了机器视觉应用于板带精整线的关键技术问题,详细描述了测量原理及关键技术,为改进精整生产线关键参数检测方法,提高生产质量和效率提供了有效途径.     

冷轧带钢连退机组周期性压印缺陷快速控制技术

针对冷轧带钢连退机组周期性压印缺陷问题,介绍了一种快速控制技术.该技术以机器视觉为基础,通过有效构建数据库、并手动增加限制规则,对初期压印缺、中期压印缺陷、严重压印缺陷的识别率达到97.5％,分类准确率达95.8％.同时,还介绍了一种辊径排查控制方法,其可快速确定发生压印缺陷的炉辊并进行快速处理,周期性压印缺陷的排查及...     

精轧区热轧带钢表面氧化铁皮缺陷成因与预防

氧化铁皮缺陷是影响热轧带钢表面质量的重要因素之一。利用电子探针探测了基体不含Cr的热轧带钢在精轧区产生的表面氧化铁皮缺陷处的化学成分，根据其中Cr含量的变化规律。分析了缺陷的成因。并结合宝钢2050mm热轧机组情况，提出了预防和减少热轧带钢表面氧化铁皮缺陷的措施。     

基于机器视觉的线缆表面缺陷快速检测算法研究

利用机器视觉技术检测线缆表面缺陷时,检测时间长、漏检率高。为此,提出一种基于机器视觉的线缆表面缺陷快速检测算法。通过引入CV-Kmeans区域分类算法建立自适应滤波窗口改进高斯滤波算法,在此基础上建立自适应模板,然后计算原图像与模板的Pearson(皮尔逊)相关系数快速判断图像是否含有缺陷。对含有缺陷的图像进行模板与原图差分,最后对差分所得到的图像用自适应阈值分割法提取缺陷。实验表明,算法可有效识别缺陷并减少检测时间,漏检率为3.22%,满足线缆生产需求。     

热轧带钢边部翘皮缺陷成因分析

为了探明低碳钢在带钢轧制过程中出现边部翘皮缺陷的形成原因,取样分析了翘皮缺陷形貌及夹杂物成分,并采用ø750 mm×550 mm高刚度二辊热轧机组进行实验室模拟轧制分析翘皮缺陷演化过程。通过建立不同轧制方案,探明了热轧带钢翘皮缺陷形成于精轧道次,缺陷的产生与坯表面质量和边部原始凝固组织无关,轧材在轧制过程中由于边部不均匀变形形成侧面凹陷,凹陷在后续轧制中被轧制压缩闭合,并翻转到表面成为翘皮缺陷。最后,工业生产试验表明,倒角铸坯可提高轧材边部在轧制过程中的温度和均匀性,抑制轧材边部不均匀变形,有效降低翘皮缺陷的发生率。     

三维曲面连续柔性成形方法的研究进展

三维曲面连续柔性成形方法采用可调节形状的离散或连续的辊状工具作为成形工具,通过辊状工具的转动带动板料运动,使板料产生连续进给与变形,并最终成形出三维曲面件。文章介绍了三维曲面连续柔性成形方法的基本概念、原理及特点,综合阐述了该方法在国内外的研究进展。     

国内外板带轧机机座振动问题研究的进展

本文介绍了近二十年来带钢热轧机和冷轧机机座振动的基本特征、研究手段和解决办法,为解决当前国内轧机振动问题提供一些借鉴,提出了今后轧机振动的研究方向和重点。     

高温铸坯表面缺陷在线检测技术开发及应用

随着钢铁行业积极推进智能化,企业已不再满足于传统的高温铸坯冷却后人工表面缺陷抽检方法。为了实现连铸过程中铸坯表面缺陷的无损在线检测和及时的质量判定,本项目在机器视觉无损检测的理论基础上,开发了一种基于CCD及激光扫描相配合的实时检测铸坯缺陷轮廓的方法,应用机器视觉和图形处理方法对连铸坯表面缺陷形态进行了三维数字化重构,并对缺陷进行识别与分类。基于实验室研究和现场应用,结果表明,16台CCD满足高温板坯全幅周向的检测要求,缺陷尺寸检测分辨率达到毫米级,通过数字化、精确化定位缺陷的位置及深度,满足高温铸坯缺陷在线检测与监测,并为铸坯产品质量溯源提供有力的支撑。     

铝板带清洗工艺对表面质量的影响

对铝板带清洗工艺进行了深入的分析研究。重点介绍了各种清洗技术的工艺流程、技术特点,对比了各种清洗技术对板带材表面质量的影响。结果表明:采用碱清洗工艺对提高铝板带产能、改善其表面质量等比其他清洗工艺有较为明显的优势。