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。     

基于机器视觉的热转印胶片缺陷检测

为了解决热转印胶片在生产中存在的若干种缺陷问题,并替换当前较为低效且可靠性低的人工检测方法,提出了一种基于机器视觉的热转印胶片的缺陷检测方法。首先介绍缺陷检测系统的整体构成,然后重点研究了其中的视觉算法流程,包括了通过仿射变换、图像配准等方式进行的目标区域定位,通过改进的ViBe算法、形态学处理等方法进行的图像缺陷检测。最后用包含了合格品胶片与各种缺陷的不合格品胶片样本集合进行实验检测,实验表明,算法缺陷检测能力良好,达到0.5%的漏检率和0.6%的误检率,平均检测耗时为663ms,满足检测速度需求。     

基于机器视觉的电枢缺陷检测系统

为解决现阶段依靠肉眼进行电枢缺陷检测的效率低下和因为判断标准具有很大的主观性导致判别结果不稳定等问题,研究出了一种基于机器视觉的电枢缺陷检测系统.该系统可以采集到电枢不同角度的图像,并根据检测难度把每张电枢图像分为三个区域,分别由传统机器视觉算法、MobileNet-V3以及DenseNet神经网络模型对不同类型的缺陷...     

基于机器视觉的网络变压器模块缺陷检测系统研究

针对电子元件缺陷传统人工检测方法存在劳动量大、检测效率和自动化程度低、成本高等问题,提出一种基于Halcon的视觉检测系统.针对研究对象的特殊性,提出两次采集、两次判断的多特征自动检测方法,并构建验证试验平台;利用CCD相机实时采集元件图像,再对图像进行中值滤波等预处理,降低图形噪声;采用阈值分割、Blob分析的方法对...     

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...     

机器视觉与钢板表面缺陷的无损检测

通过分析几种具有代表性的机器视觉检测系统的结构、原理和性能,论述了钢板表面缺陷的在线机器视觉检测技术的特点及现状,探讨了目前研究中的关键技术、难点及其解决方法,指出机器视觉检测技术必将在今后钢板表面质量控制系统的研究中发挥重大作用。     

基于机器视觉的汽车安全带的表面缺陷检测系统

表面缺陷检测是汽车安全带质量检测中的关键环节之一,目前人工检测方法存在效率低、稳定性差的问题,无法满足实际检测需求。搭建一个汽车安全带表面缺陷检测平台,构建基于机器视觉的表面缺陷检测系统。针对汽车安全带的表面缺陷特征,提出一种基于频谱分析的特征提取方法,并讨论频域滤波器的选择和参数的计算。实验结果表明:频谱分析法同Bob特征分析法、直方图法等相比,能更好地满足汽车安全带表面缺陷检测的准确率和实时性要求。     

基于机器视觉的线缆表面缺陷检测系统设计与算法研究

针对相关行业对线缆表面质量检测的需求和人工检测方法的不足,提出一套基于机器视觉的线缆表面缺陷实时检测系统的设计方案。设计了满足工业生产线条件的视觉硬件设备,用于采集优质的线缆图像。在图像处理算法中,改进行灰度均值法实现了复杂环境下图像线缆区域的提取;改进双边滤波建立背景并与原缺陷图像差分实现了缺陷信息的分割。通过对300张存在小孔、划痕、绝缘皮破损等线缆缺陷图像进行检测试验,结果表明:该算法检测准确率高于96.3%。     

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。     

基于机器视觉的枪弹外观缺陷检测系统研究

为了实现枪弹外观缺陷自动检测,研究了基于机器视觉技术的枪弹外观缺陷检测系统.首先针对枪弹外观缺陷图像特点,分析了采用灰度阈值及单一颜色模型分割缺陷的局限性,提出基于混合颜色模型的缺陷图像分割方法,实现了枪弹外观缺陷快速、准确分割;然后通过分析枪弹外观缺陷特点,分别从形状、颜色和纹理共选取了12个类别差异明显的特征参数,提取了枪弹外观缺陷特征;最后选择BP神经网络作为缺陷分类器,根据经验和实验确定了神经网络结构及参数,并分析了传统BP算法在枪弹外观缺陷分类应用中的不足,通过改变收敛标准、自适应调整步长和引入动量项以优化BP算法,改善了神经网络分类效果.实验表明,枪弹外观缺陷检测系统能够实现缺陷自动分割、识别与分类,正确识别率达91.7％,表现出较好的准确性和鲁棒性.     

基于机器视觉的硬质合金微型喷嘴缺陷检测

针对现有人工目检方法对精加工硬质合金微型喷嘴产品表面检测存在速度慢、缺陷漏检率和误检率高等问题,提出一种基于机器视觉的喷嘴图像缺陷检测方法.分析了喷嘴缺陷图像类型和喷嘴结构,重点研究了喷嘴缺损圆边缘拟合、疤料边缘增强、极坐标变换和缺陷灰度值差异统计等.该方法避免了喷嘴的复杂结构对缺陷定位和检测造成的大量计算.通过对合格...     

基于机器视觉的PET瓶口快速缺陷检测

为提高PET瓶口缺陷检测精度和检测速度,提出了一种基于机器视觉的PET瓶口自模板快速缺陷检测法。首先在全局阈值分割的基础上,对ROI区域(瓶口端面)构造自模板圆环,并且确保自模板图像和阈值分割图像坐标的对应关系不变。然后在ROI区域上,将自模板图像和阈值分割图像灰度做差进行缺陷检测,避免图像定位和缺陷定位对检测带来的大量复杂计算。通过实验验证,该方法缺陷检测精度达到99.9%,检测时间在50ms以内,有效提高了PET瓶口缺陷检测精度和速度,可以满足工业生产线上对PET瓶口缺陷检测准确性和实时性的要求。     

基于机器视觉的多螺孔检测系统

提出了一种基于机器视觉的内螺纹检测算法,并在此基础上设计了一套多螺纹孔检测系统.首先从CCD获取的图像中提取出ROI(region of interest)区域,然后利用中值滤波去除图像表面噪声,通过形态学开闭运算对所得图像进行处理,最后计算螺纹图像沿螺孔母线方向的灰度曲线极值得到螺纹牙数,进而对于螺孔合格与否进行判断...