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为实现丝饼毛羽的自动检测,提出基于机器视觉的丝饼毛羽检测方法,通过寻找毛羽轮廓点中凸包位置实现丝饼毛羽检测。首先构建具有特定结构特征的卷积核,利用该卷积核对原始图像进行卷积运算,从而获取毛羽特征,并采用阈值处理对其进行二值化;然后对二值化后的毛羽进行轮廓检测,继而筛选轮廓点以减少运算时间;最后利用单方向凸包算法对满足条件的轮廓点进行检测,实现对丝饼毛羽的定位及计数。运用3类典型丝饼毛羽对检测方法进行验证,结果表明,该方法可有效地实现对丝饼毛羽准确定位并计数,且对不同背景的毛羽图片有较强的适应性。 相似文献
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基于改进卷积神经网络的化纤丝饼表面缺陷识别 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统人工检测化纤丝饼表面缺陷方法的不足,提出改进的卷积神经网络对正常以及3种常见缺陷丝饼进行分类识别。首先对采集的丝饼图像进行分块处理,然后利用改进的卷积神经网络进行特征提取,采用全局最大池化层代替全连接层,增强了图像对空间变换的鲁棒性,减少了模型参数,并利用softmax分类器进行分类。最后在网络学习过程中提出主动学习方法,用少量标注样本对网络进行训练,选出对提升网络性能最具价值的样本进行标注并加入到训练样本中进行训练检测。结果表明,该方法可有效实现丝饼的缺陷识别,识别准确率达到97.1%,并有效减少了网络所需的标注样本数量,节省大量的标注成本,具有一定的通用性。 相似文献
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目的:解决番茄表面缺陷颜色复杂多变、纹理变化不规则导致的缺陷提取不准确的问题。方法:提出一种考虑亮度矫正下基于图像局部方差的番茄表面缺陷分割方法。在采用直方图阈值分割方法分割花萼与茎疤以及领域像素加权和替代原像素的方法完成亮度矫正的基础上,将番茄表面灰度图像划分成若干图像块,使用图像像素方差对各图像块的颜色进行表征,将缺陷区域与健康区域区分开。使用SVM模型对番茄表面缺陷区域面积占原图中番茄面积的比例进行检测。结果:考虑亮度校正后对番茄缺陷区域提取准确率提高了27.74个百分点,在此基础上,与全局阈值、动态阈值、区域生长算法相比,基于图像局部方差的缺陷提取方法能够实现番茄表面缺陷的准确定位与完整提取,以缺陷面积比为输入的高斯-SVM模型对番茄表面缺陷检测的精度达96%。结论:考虑亮度矫正下,基于图像局部方差的SVM缺陷提取方法适用于番茄表面缺陷检测。 相似文献
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<正>一、引言在印刷过程中,由于印刷工艺及机械精度等原因,印刷品往往会出现色差、套印不准现象,还会出现一些飞墨、墨点、刮擦以及包装品凹陷、残缺之类的外观缺陷,从而导致印刷次品的产生。传统的印刷品表面缺陷检测一般有主观目测法、密度检测法和色度测量法三种测量方法。主观目测法主要通过肉眼直接将印刷品和标准原稿进行比对,同时还借用其他辅助设备来寻 相似文献
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针对皮革表面缺陷人工检测效率低、准确率低等问题,基于机器视觉和深度学习算法等构建了一种皮革表面缺陷检测系统.对该系统的主要框架及核心功能进行分析,以一般皮革表面光学检测系统为对象进行检测精度与检测效率对比.结果表明,基于机器视觉+深度学习的皮革表面缺陷检测系统检测精度更高,在应用初期的检测效率与一般检测系统较为接近,但随着应用时间的增长,系统检测效率优势也会逐渐显现. 相似文献
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针对传统的纸张表面缺陷检测算法容易受复杂背景干扰的问题,提出一种机器视觉自动检测纸张间相对均匀的表面缺陷检测方法。主要分析了纸张表面各个环节中可能会出现的缺陷识别分类与缺陷类型等算法。根据目前的机器视觉自动检测技术,对已有的表面识别算法进行了分析。将通道注意力信息与空间注意力机制进行融合,设计出新的注意力机制模型,对纸张表面缺陷进行分类,此方法提升了模型算法的缺陷识别准确率,在纸张表面缺陷检测上,用过分析和总结机器视觉自动检测在纸张表面缺陷的应用,提高了纸张检测的准确率和效率,所述方法具有较强工程可行性和推广价值。 相似文献
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针对碳纤维预浸料表面缺陷人工检测方法效率低、成本高、实时性差等问题,提出基于机器视觉的碳纤维预浸料表面缺陷自动检测方法。首先,在碳纤维预浸料生产线上,采用2台高分辨率线扫描相机快速连续采集图像,从中随机选择带有缺陷的图像1 000张;其次,基于大气光散射模型对图像进行去雾增强处理,以消除白色树脂的干扰;然后,改进具有19个卷积层和5个最大值池化层的YOLOv2目标检测算法,用于缺陷的检测;最后,对预处理后的图像进行网络训练提取图像特征,识别图像目标,并对训练好的网络进行实验验证。结果表明:该方法在复杂的工业环境下,具有较高的识别精度和鲁棒性,识别成功率达到94%以上,且每张图像的检测时间不超过 0.1 s,可满足工业生产中精度和实时性要求。 相似文献
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为提高筒子纱检测过程的自动化程度,设计了一种基于机器视觉的筒子纱缺陷在线检测系统。该系统由2个工业相机、条形LED光源、对照式光电开关和计算机组成。首先,相机与同步光源分时采集筒子纱顶面和侧面过曝模式及正常模式图像。然后通过对顶面过曝图像自适应分割来定位筒子纱中心。其次,通过极坐标变换展开顶面正常图像。最后,在顶面展开图中,分别利用垂直方向边缘分布的投影特征、纹理及强度一致性、局部方向直方图纹理识别菊花芯、多源纱和网纱缺陷;在筒子纱侧面图中,通过投影法快速确定边界位置,并通过轮廓拟合程度识别多层台缺陷。结果表明,该系统可实时识别多层台、网纱、菊花芯、多源纱等筒子纱缺陷,具有较好的检测效果。 相似文献
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基于机器视觉的纸张表面缺陷检测系统 总被引:2,自引:2,他引:0
介绍了一套在高档纸生产线上应用的纸张表面缺陷(纸病)检测系统——Fopesigh-PDI,该系统能够在线检测边损、孔洞、白斑、黑点、油斑、褶皱等纸张缺陷。介绍了该系统的功能和特点,探讨其在提高纸张生产效率和质量控制中的重要作用。 相似文献
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织物疵点检测是织物表面质量控制的关键环节。基于方向梯度直方图(HOG)和低秩分解,提出一种有效的织物疵点检测算法。首先,将织物图像划分为大小相同的图像块,提取每个图像块的HOG特征,并将图像块特征组成特征矩阵,针对特征矩阵构建有效的低秩分解模型,通过方向交替方法(ADM)优化求解,生成低秩阵和稀疏阵;最后采用改进最优阈值分割算法对由稀疏阵生成的显著图进行分割,从而定位出疵点区域。实验结果表明,低秩分解能有效实现织物疵点的快速分离,与已有方法进行对比,本文方法能显著提高复杂织物纹理图像的疵点检测性能。 相似文献
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随着对纺织工业产品质量要求的提高以及传统疵点检测方法存在局限性,基于图像处理技术的织物疵点自动检测技术得到了快速的发展。为提高图像处理技术的应用效率,实现纺织行业的数字化与智能制造,介绍了织物图像的预处理技术,对织物疵点检测的主流方法进行了总结,包括基于结构、统计、频谱、模型和学习的方法,并对这些方法的检测原理做了概括,分析了其优缺点与适用范围;介绍了现有成品检测设备,对比分析了仪器和系统处理技术的优缺点;最后,梳理分析了现有的图像处理技术在纺织工业应用中所面临的难题,并提出了对未来发展的构想。 相似文献