基于HALCON的汽车涂胶质量检测方法研究

针对汽车涂胶过程中漏涂、胶线过窄或过宽等问题,提出了一种基于Halcon的汽车涂胶质量检测方法。通过提取所采集的汽车胶条图像中感兴趣区域(ROI),设计了最大类间方差自动取阈值图像分割算法,提出了基于形态学的Canny算子边缘检测算法和基于XLD形状选择的最小二乘拟合算法,通过提取胶条的亚像素边缘,得到胶条的亚像素轮廓并计算出胶条的截面直径,判断胶条质量是否满足质量标准。最后采用HALCON软件对所设计的算法进行了验证测试,实验结果表明该方法具有较高的检测精度和检测效率,能够满足实际生产的需要。     

基于机器视觉的膨胀阀安装孔缺陷检测方法

针对工业生产中膨胀阀安装孔缺陷自动检测的需求,提出一种基于机器视觉的安装孔缺陷检测方法。使用SURF特征匹配定位待检测区域,利用双阈值迟滞分割法去除噪声;通过Canny算子计算轮廓边缘,利用邻域生长法提取轮廓信息。为克服缺陷信息的干扰,准确定位安装孔圆心,提出基于几何矩与最小二乘拟合的圆心定位方法。根据轮廓上的点到圆心的距离分割出缺陷轮廓并在输入图像上进行标注,从而实现安装孔缺陷的检测。结果表明：所提出的算法能准确检测膨胀阀安装孔的缺陷,满足工业生产中自动检测的需求。     

基于改进Canny算子的齿轮缺陷检测边缘检测算法北大核心

针对齿轮缺陷检测过程中因光照及噪声影响导致微弱边缘难以提取的问题,提出了一种改进的Canny齿轮边缘检测方法。首先,将双边滤波算法引入到多尺度Retinex(multi-scale retinex,MSR),在改善原图像降噪效果的同时保证边缘不被虚化,且从原理上降低环境光照对图像的影响;其次,引入拉氏锐化增强算法实现降噪后的图像轮廓增强;最后,以灰度统计方差大小作为Canny算子自适应高低阈值的确定依据,以3×3领域下的6个方向作为梯度计算区域,在自适应阈值下获取齿轮缺陷检测的边缘信息。实验结果显示,所提方法相比与传统Canny、Otsu-Canny算法,所提方法有较好的降噪效果和保边特性,能较好提取齿轮缺陷中的微弱边缘信息,且重叠系数达93.8%,远高于其余方法获取的边缘信息,为后续齿轮缺陷检测提供数据支撑。     

改进K-means聚类算法的自适应Canny算子工件边缘检测北大核心

针对传统Canny算子在复杂工件边缘检测中存在识别相似度低,工件边缘连续性与鲁棒适应性差的问题,提出了一种改进K-means算法的自适应Canny算子工件边缘检测技术。首先,进行相关复杂工件的形态学预处理操作,通过改进K-means算法进行分割与融合图像;其次,改进Canny算子的梯度方向与自适应度,Otsu阈值分割处理,使用最小二乘法拟合工件孔洞锯齿边界;最后,将得到的边缘结果与传统Canny算子图像进行对比,结果表明改进后图像的峰值信噪比(PSNR)与相似度(SSIM)有所提升。实现了复杂相似工件的自适应边缘检测,为算法结合图像边缘处理技术提供了一定的参考价值。     

面向机油泵零件关键尺寸的机器视觉测量

机油泵工作平面的检测精度直接影响其工作稳定性和寿命,针对利用微分算子进行边缘检测存在"提升噪声"缺陷,提出一种基于机器视觉的测量方法。在对背光数字图像进行边缘亚像素边缘提取的基础上,采用Ramer算法对获取的亚像素边缘坐标数据按几何特征进行分段,采用改进最小二乘法,提取有用边缘,迭代拟合零件轮廓,抑制离值点对边缘检测干扰。通过机油泵内外转子的检测结果表明:该方法能够精确提取具有清晰边缘的高精度复杂形状背光图像边缘信息,高效应用于中小机械零件的中心距、圆度等几何量的中高精度(IT5～IT7)测量。     

基于抛物线拟合的TOFD图像缺陷检测

针对TOFD(time of flight diffraction)检测的D扫描图像,提出了一种新的图像缺陷检测方法.采用基于能量分布的杂波抑制算法去除直通波及底面反射波,通过二值化处理、边缘检测、腐蚀以及去除小聚类等预处理方法去除背景杂波,然后,提出改进的最小二乘法提取缺陷的两端分段拟合抛物线,并对特征点及其拟合点的纵坐标向量进行相关性分析,最后根据缺陷特征点与抛物线拟合的相关系数检测图像缺陷.结果表明,该方法准确有效.     

基于图像处理技术的刀具热变形测量研究

针对机床预热时刀具变形问题,设计基于图像处理的刀具热变形测量方案,以获得刀具轴向热误差随预热时间的变化关系。采用高速相机采集刀具热变形图像,利用MATLAB软件,通过Canny算法对图像进行边缘提取粗定位。采用亚像素拟合边缘检测方法对刀具边缘轮廓进行精确定位,即运用最小二乘法拟合出刀尖圆弧曲线,从而计算出刀具预热过程中的热变形量,为后续机床热误差补偿奠定基础。     

基于线激光扫描工业角焊缝外观的判识

本文提出通过线激光扫描角焊缝,针对工业角焊缝的相关特征提出了经过高维最小二乘法拟合,求取拟合轮廓线的极值点来确定焊趾范围,并基于拟合轮廓与实际轮廓间的位置偏差提取特征点,经过专门的算法识别焊缝的轮廓,进而计算得到角焊缝外观相关尺寸参数。经过试验验证,该算法的识别准确率可以达到工业使用要求。     

基于视觉技术的圆环外观缺陷检测算法研究

针对圆环外观缺陷检测问题,在利用视觉技术的基础上,提出了一种基于极坐标变换的视觉检测算法。分析了圆环外观存在缺陷的种类问题,采用极坐标变换和插值算法将圆环区域转换成矩形区域;在矩形区域内提取圆环亚像素边缘进行圆环宽度测量,获取圆环矩形区域内上下边缘坐标数组并计算其纵坐标平均值,搜索可疑缺陷处;计算了最大最小宽度,并与标准圆环宽度进行对比来判断圆环缺陷的种类,然后依据缺陷处纵坐标判断缺陷位置。利用Halcon软件实现了该算法,实验结果表明:该算法能精确测量圆环宽度和实现圆环外观缺陷检测。     

基于改进RANSAC算法的PCB板定位方法的研究

为了快速精确识别定位Mark点从而确定PCB板连片折板位置,提出一种基于改进RANSAC算法的边缘拟合算法。通过对目标模型的固有特性进行分析,定向筛选样本点,得到估计模型;采用分层抽样法抽取样本点进行残差分析;经过多次迭代后筛选出最符合的模型。对比分析了加权最小二乘法拟合、基于Zernike矩的边缘拟合和基于改进RANSAC算法的边缘拟合3种方法在效率和准确性方面的差异。实验证明:基于改进RANSAC算法的边缘拟合法较其他两种方法具有鲁棒性更好和稳定性更高的特点。     

基于机器视觉的柴油机缸套尺寸测量

为满足柴油机对缸套尺寸的高精度需求,提出了一种基于RANSAC(随机抽样一致性)拟合缸套亚像素轮廓的内外径尺寸检测方法。根据生产线上工业相机获取的CCD图像结构和灰度的信息特征,该测量方法先采用双边滤波和形态学梯度算法对图像预处理,去除噪声提高对比度;然后在用大律算法(QTSU)和Canny边缘检测算子获取图像边缘的像素级坐标;通过双线性插值算法对像素级坐标进行亚像素的重新定位,获取边缘亚像素坐标;最后采用RANSAC拟合算法对缸套内外径进行尺寸测量。通过仿真与实际尺寸对比,该方法具有更好的定位精度和抗噪性,相比最小二乘法RANSAC检测更可靠。     

工件同轴度误差的视觉检测系统

建立了一种基于虚拟仪器技术的工件同轴度误差检测系统.该系统选用蓝色平行光作为背光源,经过中值滤波、图像二值化、模板匹配、边缘提取等图像处理技术,采用最小二乘法拟合轴心线来计算工件的同轴度误差,同时提出了自动迭代最优化搜索阈值法和环境变化实时监控方法.实验结果表明,此系统检测结果准确可靠,具有良好的实用价值.     

钻杆管螺纹型面信息在机测量方法研究

为解决因实际因素限制所导致的钻杆管螺纹无法应用现代测量方法检测的问题,设计并实现了钻杆管螺纹型面信息在机测量系统。基于激光三角原理采集螺纹型面原始数据,提出了一种将自适应莱依特准则与基于改进小波自适应阈值相结合的点云数据去噪方法,并应用该方法对扫描数据降噪处理;通过抗差最小二乘法对降噪后数据进行拟合,再根据拟合廓形导数情况对进行分段并提取特征点;最后通过提取的特征点计算螺纹廓形参数。该系统可以实现螺纹的在机非接触测量,操作简单且可以实时检测螺纹加工质量,提高了检测精度和效率。     

异型工件全局逼近NURBS曲线焊接轨迹生成的研究

单件小批量工件的自动化焊接中,焊接轨迹的生成过程操作复杂,为此以焊缝在平面内的焊接工件为研究对象,研发了一种异型工件自动焊接装置,提出了一种基于机器视觉的异型工件焊接轨迹在线生成的方法。通过图像识别并提取出异型工件外形轮廓,将最小二乘算法应用于NURBS曲线插补,实现了最小二乘NURBS曲线全局逼近拟合,在线生成工件轮廓的焊接运动轨迹。结果表明该算法具有较高的精度和效率,能快速在线生成各种工件外形轮廓的平滑焊接轨迹,避免了焊接过程中的抖动问题,保证了焊接质量。     

基于双目视觉的钻杆接头定位系统设计

文章针对某地质钻杆摩擦焊接工作站钻杆接头自动上下料需求,在不改变原有工件存料方式的基础上,设计基于双目视觉的钻杆接头定位系统。利用大恒MER-500系列摄像机采集图像信息,并将其上传到工控机进行图像预处理及边缘检测;然后采用最小二乘法拟合椭圆,确定工件圆心坐标位置,并对圆心点进行排序;最终将工件坐标信息传给ABB机器人,实现工件的视觉定位及抓取。结果表明,利用最小二乘法拟合椭圆能够满足工件定位精度的要求。该定位系统可为类似工件的机器视觉定位提供借鉴。     

基于机器视觉的滚动轴承滚动体检测

针对滚动轴承滚动体检测的研究较为匮乏且精度较低的问题,文章提出一种将机器视觉应用于轴承滚动体数目和尺寸检测的检测方法。利用小波降噪的方法对相机采集到的图像进行优化,再使用最大类间方差法计算得出适用于降噪后图片的最佳阈值来进行二值化处理,采用形态学运算强化滚动体特征,最后为了消除最小二乘法拟合结果的偏差,利用迭代法改进最小二乘法得出滚动体的数目及准确尺寸。实验结果表明,该检测方法的检测准确性和精度符合工业检测的要求。     

铝合金精密锻件图像测量的方法

基于数字图像处理技术,开发了铝合金精密锻件尺寸测量装置,采用低角度双侧LED照明,有效避免锻件表面反光造成的图像边缘模糊。通过3×3中值滤波、固定阈值分割、8邻域边界跟踪算法,提取锻件内、外圆的边缘轮廓,采用最小二乘圆拟合算法进行尺寸参数计算。试验表明,外圆直径、内圆直径、壁厚差、圆度误差的图像测量值,较人工测量值的最大误差分别为0.05mm、0.09mm、0.07mm、0.07mm,基本满足锻件检测要求。     

改进自适应混合高斯模型和帧间差分的运动目标检测

针对传统混合高斯模型进行运动目标检测易受环境噪声或光照变化干扰,检测结果存在空洞、边缘缺失等问题,提出一种改进自适应混合高斯模型和帧间差分的运动目标检测算法。在混合高斯模型建立之初,采用较大的学习率快速消除背景干扰信息,当模型趋于稳定后,根据目标运动状态不断调整学习率,实现自适应修正背景模型。同时引入光照变化因子调整模型更新率,有效克服光照变化的影响。为提高目标边缘连续性,采用基于图像相似度的四帧差分法并结合边缘检测算法快速提取目标轮廓信息填补目标边缘。通过形态学处理消除目标空洞及残余噪点,获得完整的运动目标。结果表明：该方法目标检测准确率达到95.2%,在保证实时性的同时对复杂场景具有较好的适应能力,鲁棒性强。     

基于机器视觉的机械零件直线边缘精确检测

本文以计算机视觉在机械零件几何参数检测的实际应用为例，给出了一种使用高斯拉普拉斯(LOG)函数检测斜坡状边缘的像素级位置，在已知目标为直线边缘的情况下，使用最小二乘线性回归方法，把二维的边缘拟合降为一维边缘定位，从而使直线边缘定位达到亚像素级的精度。     

基于区域特征和质心关系的两步法阀板检测

针对冲压阀板中毛刺、冲压孔堵塞等缺陷的检测问题,提出了一种基于面积特征的通孔数目检测和基于质心关系的快速模板匹配检测的两步视觉检测方案。首先采用通孔数检测初步判定零件是否存在冲压孔堵塞缺陷,之后采用模板匹配精确检测边缘毛刺缺陷。利用区域面积特征实现通孔数检测;提出了一种限定条件的最小二乘法圆拟合方法和一种基于圆心特征的快速模板匹配方法,实现边缘毛刺等缺陷的精确检测。实验结果表明,这种两步检测方案检测速度快精准度高,能够满足阀板生产线的检测要求。