基于微分几何的柔性电路板图像区域识别方法

目前柔性电路板(FPC)的表面缺陷检测方案大多缺少对轮廓进行分类这一步骤,而直接对特定区域如镀通孔、线路部位进行缺陷检测,难以直接应用到实际生产中。为解决这一问题,提出一种能有效提取柔性电路板表面轮廓并进行特定区域识别分类的方法。在该方法中,为精确地提取FPC图像整体轮廓,并有效过滤掉图像前景和背景相互夹杂的部分,针对FPC表面图像光照不均匀以及斑点杂质较多的问题,采用区域生长法提取图像轮廓,并利用中心邻域灰度法来消除欠生长的问题;为有效地识别图像不同区域的轮廓类型,利用双向差分法来计算图像轮廓的离散曲率,利用陆地移动距离(EMD)来评价各个轮廓的曲率特征与模板轮廓的区别,实现了FPC图像特定区域的识别。     

基于锥束CT切片图像的复杂零件三维表面重构

根据锥束CT切片图像的特点，提出了一种面向复杂零件的三维表面重构新方法：首先采用3D亚体素边缘检测算法提取序列切片图像的高精度封闭轮廓，并重构出切片轮廓的拓扑信息，然后采用一种改进的基于截面属性的轮廓分割算法得到若干组局部结构轮廓集，最后对这些轮廓集进行叠加与拼合，形成零件的整个三维表面。实验结果表明，该方法分割轮廓准确，稳定性好，对具有复杂内外结构的零件，可确保其重构结果的拓扑正确性。     

CT图像表面重建技术中的边缘轮廓提取方法

论述了 CT图像表面重建技术中的边缘轮廓提取方法。采用该方法 ,得到了 CT图像的截面数据 ,进而利用CAD软件实现了 CT图像表面的三维重建。最后给出了儿童股骨三维表面重建的实例     

斜拉桥拉索径向畸变CCD图像的边缘检测与图像提取

径向畸变是CCD成像系统中的一种常见现象.提出了一种对斜拉桥拉索径向畸变CCD图像进行边缘检测和图像提取的算法.首先,在图像的预处理阶段,对原始图像进行灰度化和滤波处理.其次,运用边缘检测、边界跟踪及Hough变换获得了拉索轮廓的连续边界.最后,利用原始的灰度图像和基于拉索轮廓的掩模板,获得了无背景的拉索表面图像.该算法在斜拉桥拉索表面伤痕检测中得到应用,结果表明该算法对径向畸变的CCD图像能有效地进行边缘检测和图像提取.     

石墨加工表面粗糙度图像评定方法

针对接触式测量脆性石墨材料表面粗糙度时存在探针和工件易损伤等问题,提出基于MATLAB进行表面粗糙度测量数据采集和处理的一种新方法。应用GUI(Graphical User Interface)图形界面回调函数(Callback)编写控件,设计易于用户交互的可脱离MATLAB环境独立运行图形界面粗糙度计算软件。通过MATLAB编写的程序对工件的表面形貌图像进行数字化预处理(灰度化,降噪,滤波等),进行轮廓边缘提取、轮廓边缘曲线数字化和最小二乘法拟合等计算,最终计算出图像灰度对应表面粗糙度,实现表面粗糙度计算和输出,通过试验验证了图像评定机械加工表面粗糙度系统准确性。     

基于预分割轮廓的CT图像亚体素表面检测方法

针对基于CT(computed tomography)图像检测分析中的点云提取精度与完整性问题,提出一种基于预分割轮廓的高精度、高完整性的亚体素表面检测方法。首先采用Otsu分割算法提取CT图像的体素级轮廓点集,并以此作为粗定位轮廓自适应地生成用于亚体素表面检测的完备感兴趣区域(region of interest,ROI);然后提出一种基于梯度非极大值抑制的表面体素判定方法,避免了梯度阈值选择难题;最后基于3D Facet模型定位亚体素级表面点位置。实验结果表明,该方法能有效改善传统亚体素检测方法的轮廓丢失、伪边严重等问题,轮廓定位误差小于0.2个体素,同时能够取得3倍以上的计算加速比。     

基于多尺度卷积的机械零件图像轮廓特征提取方法

为解决制造业与机器视觉融合过程中,机械零件图像轮廓提取准确度不高的问题,提出基于多尺度卷积的制造业机械零件图像轮廓特征提取方法,方法使用小波变换增强方式对机械零件图像实时增强预处理后,建立机械零件图像Lab颜色模型,以Lab颜色模型输出结果为基础,使用最大类间方差方法,对机械另加图像灰度阈值展开分割后,使用凸曲线轮廓边缘区域检测方法,获取机械零件图像轮廓边缘区域。将该区域机械零件图像输入到多尺度卷积神经网络模型内,经过模型迭代输出制造业机械零件图像轮廓特征,完成其图像轮廓特征提取过程。实验结果表明：该方法具备较强的机械零件图像增强能力,同时可有效提取机械零件图像轮廓特征,受特征点数量影响较小,应用效果显著。     

基于SFS技术的纹理力触觉再现方法研究

虚拟现实技术中,纹理的力触觉表达通常需要提取纹理表面的高度轮廓特征,从而再现纹理的凹凸感,而图像纹理则反映的是纹理表面的二维灰度特征.提出了一种根据图像灰度信息恢复表面三维轮廓(shape from shading,SFS),并用于纹理的力触觉表达的方法.采用Tsai & Shah算法从二维纹理图像中恢复出表面三维微观形状,并用力触觉模型渲染.该方法无需专门仪器测量物体表面的微观轮廓,无需设计专用的纹理力触觉表达装置.实验表明该方法是可行的,并通过对实验结果的分析给出了改进方向.     

机械器件激光微加工过程抛光参数优化建模分析

在加工机械零件的过程中,机械零件表面光滑加工过程中的约束条件过于复杂,导致智能化程度低.为此,提出一种基于纹理特征挖掘的机械零件表面光滑处理方法.通过邻近搜索的方式提取机械零件表面图像纹理特征边缘信息,并对得到的纹理轮廓点实施融合处理,得到图像纹理的活动轮廓.将磨头无断续给进速度、磨头压强、磨头转速以及打磨频率作为光滑...     

基于机器视觉的笔芯球珠表面缺陷检测系统研究

针对笔芯球珠表面缺陷检测识别问题,设计并实现了基于机器视觉的笔芯球珠表面缺陷检测系统。笔芯球珠在球面展开机构作用下,通过图像采集模块获取5张可以完全覆盖整个球面的图像。通过对每幅图像进行缺陷图像提取后,采用基于轮廓角点匹配的方法实现对每幅图像中缺陷图像的拼接;基于提取的有效特征组合通过KNN分类算法对完整的缺陷图像进行缺陷识别。试验结果表明,该方法能够对笔芯球珠表面缺陷进行精确有效的检测与识别。     

基于结构光的微细管孔内表面三维重建

介绍了一种适于空间曲线型微细管孔内表面三维重建的系统。该系统主要由管道机器人、形貌检测器和曲率检测器等部分组成。形貌检测器在管道机器人的带动下潜入管孔内部进行内壁截面图像采集，曲率检测器负责测量管孔中心轴线在检测器采样位置处的局部几何性质。对管道内壁截面图像进行适当的处理，结合形貌传感器的标定参数和结构参数，可以计算出在检测器局部坐标系下的管道截面三维轮廓；同时，根据传感器采样位置处的管道中轴线局部几何性质、管道机器人的前进步长，建立局部坐标系与全局坐标系的关系，从而将被测全部截面的局部坐标转化为全局坐标，实现管道内表面的三维重建。实验结果表明，利用该技术检测的管道内表面三维形貌与实际情况是一致的。     

基于机器视觉复杂形状工件的非接触测量方法

介绍一种利用机器视觉技术完成复杂形状工件断面尺寸检测的非接触测量方法,该方法利用数字图像处理算法对高分辨率CCD器件采集的工件断面图像进行处理,可实现多品种工件的多参数自动测量。通过系统结构和工作过程分析了影响测量精度的因素。     

深孔内轮廓尺寸光学测量系统

针对深孔类零件对内轮廓尺寸的检测要求较高,而目前所采用的测量方法不是分辨率太低就是测量效率较低的问题,研究了一种用于深孔内轮廓尺寸的光学测量系统,该系统主要由环形激光发生器、扩束锥镜、成像锥镜和CCD相机组成。环形激光发生器发出的环形激光照射到扩束锥镜上,经反射后投影到深孔内轮廓某断面处形成一个环形光斑,该环形光斑的形状反映了深孔内轮廓某一处断面的形貌,并经过扩束锥镜反射后在CCD相机的光敏面上成像,经过处理和计算可以得到深孔内轮廓的尺寸。试验证明,该系统可以有效快速地实现对深孔内轮廓尺寸的测量,并能够保证较高的测量精度,在改善误差影响因素和采取相应的误差补偿办法后,可以进一步提高测量精度。     

非球型回转体的内轮廓光电图象测量系统

介绍了一种基于人工视觉的三维内曲面轮廓的光电图象测量系统.该系统由光学测量、激光扫描、计算机图象处理、计算机控制各子系统所组成,用它来对现代工业工程中的非球型回转体曲型零件的内轮廓进行非接触测量,得到所需零件的边缘轮廓和三维内曲面的图象信息.并论述了系统的测量原理、组成和特点.     

Crystals with fivefold symmetry

A digital processing system has been applied to the signals of a multiple detector system for secondary (SE) and backscattered electrons (BSE) in a SEM. The system provides the usual contrast enhancement procedures, Fourier transform and correlation and, in addition, the summation, subtraction and division of images from different detectors. The difference signal of two SE detectors can be used to reconstruct the local surface tilt and the surface profile, and a subtraction of a BSE image from a SE image allows one to extract the pure surface information. Methods for correcting image shifts of sequentially recorded micrographs have been applied by making use of a Fourier transform or a cross-correlation.     

基于投影法检测光学元件面形的图形处理算法

基于线结构光扫描测量和立体视觉测量相结合的三维检测方法——投影法,能够快速准确地实现光学元件面形的在线检测,通过对采集图片的图像预处理,区域立体匹配分析,曲线拟合及面形实验等算法还原被测光学元件面形模型。实验结果表明,将这种方法用于检测光学元件可以真实还原光学元件三维外貌特性,具有实际应用价值。     

A simple method for AFM tip characterization by polystyrene spheres

An AFM image would not be the true topography of a surface because of the limitation of a finite size of the tip. The true topography of the surface can be deduced if we can know the tip shape. In this paper a simple method has been established to determine the profile of an AFM tip. A geometrical model for the tip and a spherical object has been proposed to show the procedure for deducing the tip shape from AFM images. Isolated spheres and closely packed spheres with different diameters have been observed to confirm the tip shape by this method. It is a non-destructive method to determine the tip shape and the results can be used for future reconstruction of an AFM image.     

表面粗糙度光切显微镜数码图像数据处理系统的研制

将原光切显微镜的照相机位置改装成数码相机，这样就构成了表面粗糙度光切显微镜数码图像数据处理系统。该系统可以对摄取的数码图像进行处理，提取零件表面二维的廓形曲线，计算出GB3505—83规定的表面粗糙度的6个评定参数，实现了图像提取和数据处理的自动化。     

Simulation and measurement of surface roughness via grey scale image of tool in finish turning

Study on the surface roughness of specimen is a significant field of research because this parameter affects the performance of the machined parts. Meanwhile, the evaluation of surface roughness of specimens using a vision system via the images captured from the specimen is an interesting method which is widely used. Although the effect of flank and crater wear has been investigated extensively in the past researches on surface profiles, some reports indicated that, in finish turning, the nose radius wear has a greater effect on the surface profile of specimen. Although, vibration can affect the surface profile of a specimen in rough turning, the final surface profile in the product used is usually shaped by finish turning that may not be affected by vibration using the robust machine tool. In this work, a machine vision was used to capture the images of the tool tip in-cycle. The 2-D images of the nose area of tool tips were used to simulate the surface profile of specimens in finish turning. The simulated images of specimens in a range of machining condition were detected using the algorithm of this work. The results showed that this method can be used successfully to simulate and evaluate the surface profile of a specimen in finish lathe machining as a fingerprint of the tool tip. This method can be used for forecasting the final surface profile in order to control the performance of products.     

3-D measurement and evaluation of surface texture produced by scraping process

The scraping process involves traditional manual work and is an important technique for producing flat bearing surfaces with lubricating grooves on a sliding surface. In order to meet the requirements of precision engineering, the scraped surface should have an equally distributed pattern with a required number of high points per unit area while retaining good flatness. In the machine tool manufacturer’s workshop, however, the quality inspection of scraped surfaces still depends on human eyes. In this study, a 2-D evaluation system is first developed using image processing so that the peak points per area of square inch (PPI) and the percentage of points (POP) can be quantified as parameters. A vision-assisted laser focus probe system is then developed to measure the 3-D form of the scraped profiles. The laser probe is made of a DVD pickup head based on the astigmatic principle. Driven by an XY stage, the entire scraped profile can rapidly be scanned. The quality of the scraped surface can thus be interpreted in a more scientific manner. Based on the measured 3-D data, new evaluation methods are proposed for five parameters, namely the PPI, POP, height of points (HOP) or depth of surroundings (DOS), flatness, and oil retention volume. Experiments show that the 3-D system is consistent with the 2-D system. It not only reveals more surface quality parameters but also uncovers more characteristic surface phenomena than the 2-D image system.