基于稀疏成像与机器视觉的金属材料次表面缺陷检测方法

传统方法缺陷区域的轮廓边缘存在断续,缺陷定位区域封闭性较差,导致检测识别准确率较低。针对这一问题,提出基于稀疏成像与机器视觉的金属材料次表面缺陷检测方法。扫描采集材料次表面二维图像,采用均值滤波和高斯滤波,对图像进行去噪处理,分割次表面缺陷的预处理图像,利用机器视觉,定位并合并缺陷区域,提取灰度、形状、纹理缺陷特征,利用稀疏成像,修正特征参数,对参数进行BP神经网络训练,进而识别金属次表面缺陷类型。选取钢管的凹坑、划痕和擦伤次表面缺陷,进行对比实验,结果表明,此次方法提高了缺陷检测识别准确率,更加符合检测方面的要求。     

基于图像处理的麻将竹块缺陷检测

针对目前麻将凉席的竹块缺陷人工检测工作量大、效率低、容易疲劳、判断标准不统一的现状,对大样本的竹块缺陷种类及缺陷特征进行研究,并提出了一种基于图像处理的竹块缺陷自动检测算法。首先通过最大类间方差算法(OTSU)和Canny边缘检测等算法实现竹块轮廓缺陷的检测,然后通过水平投影法实现竹块正反的识别,最终通过区域生长算法实现竹块表面纹理缺陷的检测。识别检测结果表明,该算法稳定,识别准确率最高达95%。研究结果可以为竹块缺陷检测提供一种有效、可行的方法。     

输电巡检中绝缘子缺陷判读及位置配准研究

架空输电线路作为电网的重要组成部分,线路安全运行与地区的发展和稳定密切相关,绝缘子作为输电线路中的薄弱环节,能够及时监测绝缘子缺陷问题对输电巡检工作有重要意义。通过机载LIDAR及可见光传感器对输电通道绝缘子进行缺陷识别,利用Canny算法对绝缘子影像进行边缘检测,处理后所获取图像边缘更完整、清晰。边缘连接性更强,轮廓边缘的细节更加完整,能有效抑制了噪声对边缘检测的干扰,实验结果表明,该方法可以较好地完成对目标图像的识别,从而对绝缘子缺陷监测和定位提供数据支撑。     

焊缝X射线图像缺陷检测技术

针对焊缝X射线图像存在对比度低、噪声干扰及边界模糊等缺点,通过运用数学形态学操作、减影技术和迭代式阈值分割的方法对图像进行处理,较好地实现了焊缝外观轮廓和内部缺陷的边缘提取.相比传统算法,该方法更有效,具有更好的连续性和完整性.此外,研究了焊缝轮廓宽度缺陷的坐标和内部缺陷的参数计算方法,为后续的焊缝检测和识别提供了有利条件.     

板带钢表面缺陷检测系统的多尺度边缘检测算法

针对冷轧带钢表面缺陷在在线检测过程中,无法准确地检测到图像中缺陷的边缘问题,提出了一种基于小波变换模极大值的板带钢表面缺陷多尺度边缘检测算法.该方法较好地解决了边缘检测精度与抗噪性能之间的协调问题,实现了在多个尺度上板带钢表面缺陷的边缘提取.实验结果表明该方法对伪缺陷边缘的去除有很好的效果,同时能够较好地保留图像中缺陷的边缘细节信息,具有更好的边缘检测性能,为带钢表面缺陷在线检测系统中的后续处理,如图像自动分割、缺陷识别等奠定了基础.     

基于机器视觉的晶圆表面缺陷检测

为降低晶圆缺陷对半导体制造的影响,设计一种基于机器视觉的晶圆表面缺陷在线自动检测技术。首先,针对晶圆中单个晶元可能出现缺角或者遮挡,设计一种基于轮廓匹配的晶元定位方法;其中选取轮廓完整的良品图,经过图像拉伸、中值滤波、边缘检测、形态学处理,得到外边缘轮廓和内部圆点轮廓,建立外边缘轮廓模板,搜索晶圆图像金字塔进行模板匹配。其次,针对晶元背景是有一定规律排列的几何图案,缺陷可能与背景几何图案相似的问题,利用仿射变换原理,设计一种几何图案轮廓仿射变换与分区域检测方法;在此基础上,裁剪几何图案内部区域和几何图案外部区域,分别进行阈值分割和形态学处理,提取缺陷。再次,将缺陷做并集,得到总的缺陷,并进行标记,完成缺陷检测。实验结果表明,所提检测算法能有效解决晶元缺角或严重遮挡无法匹配定位和缺陷与背景几何图案相似的问题,且能有效检测出各种缺陷,单个小晶元的检测速度约430 ms,算法效果好,检测速度快,符合工业要求。     

基于机器视觉的微小零件表面缺陷检测研究

针对人工检测微小零件表面缺陷存在的不足,提出一种基于机器视觉的微小零件表面缺陷检测方法。首先分析微小零件检测内容的特点,通过机器视觉专用软件HALCON提供的图像滤波、阈值分割算子提取缺陷区域,并设计了一种自动选择平滑滤波尺寸与阈值的最优取值算法,再采用改进的边缘检测算法准确提取表面的边缘位置,将图像以边缘为界分割成不同的区域,运用区域形态学方法对候选缺陷进行筛选,最后使用区别特征实现缺陷分类与标记。实验结果表明,该方法能够稳定的进行微小零件表面缺陷的识别与检测,缺陷识别率达到97.05%,达到预期检测目标。     

一种复杂图像目标的分割与识别

研究受光照等因素影响的表面灰度随机变化的空中图像目标的分割与识别。提出了改进的多阈值八邻域像素比较边缘检测算法,对得到的边缘像素进行填充,并在跟踪过程中消除轮廓上的短枝及图像干扰,最后采用快速多边形近似算法,用多边形顶角及目标形状因子作为特征对目标进行识别。     

基于边缘拟合和数字孪生的机器人运动控制系统研究

提出一种基于边缘拟合和数字孪生的机器人运动控制系统.通过深度图像和RGB图像获取目标物体信息,并进行边缘提取,通过边缘拟合得到目标的边缘轮廓,根据其轮廓计算目标物体的中心点坐标,从而实现准确的目标识别与定位.采用数字孪生方法对机器人实时运行状态进行同步显示.试验表明该方法对圆形物体的识别与定位具有高准确性和鲁棒性,在数字孪生平台上运行具有可靠性与实时性,有一定的实用价值.     

基于线性CCD阵列的弹头轮廓误差测量

提出了一种运用CCD成像测量技术进行大型机械零件轮廓测量的图像测量方法，该方法利用CCD成像技术获得零件轮廓的图像，并使用Marr边缘检测算子精确确定零件轮廓的边缘位置，利用十一点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置，并对轮廓分段识别。最后采用直线和任意曲线轮廓拟合的数学模型及误差评定方法，判断所测零件的轮廓度是否满足公差要求。该方法代替了传统的模板手工测量，测量效率高，实验表明，此方法达到了理想的测量结果。     

基于区域的光纤环绕制缺陷实时检测算法

针对光纤陀螺敏感线圈(光纤环)制备过程中,光纤的绕制张力变化和光纤环承载主轴跳动度变化等因素导致的"爬丝"和"间隙"绕制缺陷,提出基于区域的光纤环绕制缺陷检测算法,将原始光纤凹凸特征的处理转换成矩形大小及数量特征的处理。该算法在对光纤环绕制轮廓精确提取的基础上,通过对光纤环初始表面进行拟合,确定绕制光纤覆盖的最小有效区域,并实时提取区域内已绕制光纤轮廓的最小包围矩形;然后根据阈值的合理选取,计算最小有效区域内已绕制轮廓的最小包围矩形的区域大小及区域个数,以此判断绕制缺陷的种类,并标记缺陷位置。实验结果表明,在光纤环绕制轮廓精确提取的基础上,该算法可以有效识别并标记缺陷位置,对于不易受环境因素影响的"间隙"缺陷可以完全正确检出,且执行速度快,可满足缺陷实时检测的要求。     

交警手势的图像处理与识别

提出了一种基于交警手势识别的交通灯控制方法.该方法首先对彩色摄影机采集的交警手势图像进行预处理,包括彩色图像平滑、彩色图像增强;其次利用边缘检测和图像分割方法对目标图像进行分割,由于图像受噪声干扰严重,采用Sobel算子消除噪声;再次将分割得到的目标轮廓进行表示与描述,为图像的识别作好准备;最后结合图像的轮廓特征对图像进行识别,采用了模糊模式识别方法.试验结果表明,该方法能够实现对交警手势准确的识别.     

基于线阵CCD扫描技术的 ITO导电玻璃指标检测技术研究

应用CCD检测技术可实现非接触在线实时检测.对幅面尺寸较小,但尺寸精度、弯曲度和透光率要求较高的手机、数码相机等液晶显示屏的玻璃基板的在线检测来说是一个很好的解决方案.此外,线阵CCD扫描技术在检测和监测物体表面点状缺陷有着自身潜在的优势.讨论了玻璃基板的质量检测指标,研究了应用几何光学的原理实现玻璃基板厚度和弯曲度的CCD检测方法.重点讨论了应用Marr算子对边缘检测进行精确定位的方法,为玻璃性能的主要测量参数:长度、宽度、厚度及玻璃体线状缺陷等检测指标的高精度检测提供了保障.     

活塞杆摩擦焊接头的超声检测及缺陷二维重构

针对活塞杆摩擦焊接头的未熔合缺陷,采用超声无损检测方法对部件接头进行检测并提取了含噪声的超声回波信号,利用小波降噪法对含噪声缺陷信号进行了降噪处理,通过多位置、多点检测的方法对未熔合缺陷进行了二维轮廓重构.结果表明:1) 通过优化小波阈值降噪算法的参数提高了回波信号的信噪比,可以提升检测的有效性与准确性;能实现对缺陷信号的降噪并保证信号的完整性;2) 对检测数据进行理论计算确定了缺陷的多位置边缘点,通过缺陷边缘点的拟合,实现了未熔合缺陷的二维轮廓重构,重构结果与破坏性检验结果基本吻合.     

热态重轨表面缺陷在线检测方法及关键技术

针对热态重轨轧制时表面缺陷检测困难,研制了一种基于机器视觉的热态重轨表面缺陷实时检测系统。根据重轨辐射和光照特性进行了光学选型,利用多个线阵CCD相机并行多角度采集得到热态重轨全表面图像,通过图像自适应预处理得到满足缺陷检测要求的图像。针对重轨表面缺陷结构连续性引起的传统图像分割算法难以实现缺陷提取的情况,提出了图像像素线线间相关度互检验算法,并利用像素去差异化和方差统计运算提取完整缺陷,此方法在该类问题的识别效果上明显优于传统边缘识别算法。系统在某集团轨梁厂的实际应用中取得了良好的效果。     

单像素人体轮廓提取方法研究

在步态识别中,常用轮廓信息来描述人体运动的细节,而单像素人体轮廓是决定步态识别精度的一个关键环节。提出了一种单像素人体轮廓提取方法。首先,使用灰度图像背景差法获取人体区域图像;然后利用数学形态学的方法对人体区域图像进行修复处理;最后,利用边缘像素邻域信息提取单像素的人体轮廓。仿真实验结果表明,提出的方法能够有效地提取不同步态图像的单像素人体轮廓。     

基于轮廓波包变换的磁瓦表面缺陷提取

针对磁瓦图像对比度低、背景复杂及亮度不均匀等特点,结合磁瓦表面缺陷采用机器视觉自动检测的需求,提出一种基于平稳小波包和非下采样方向滤波器组构造的轮廓波包变换的缺陷提取方法.首先详细论述了轮廓波包变换构造原理,利用平稳小波包变换时不变特性,建立一种新的轮廓波包变换来保证信号的多尺度方向选择性.其次,利用轮廓波包系数的相关特性,采用相关去噪算法消除磁瓦缺陷图像噪声;根据轮廓波包子带系数在不同区域的三维特性,使用自适应阈值修正子带系数,保留缺陷子带系数.最后,采用轮廓波包逆变换重构轮廓波包子带系数,获得缺陷图像.实验结果表明,相比于Sobel和小波包的边缘检测方法,该方法能有效消除磁瓦图像噪声,提取缺陷图像准确率可达95%.     

基于机器视觉的玻璃磨边缺陷检测

玻璃边部的磨削质量的快速检测是保证玻璃品质的重要措施,本文对现有的玻璃磨边缺陷进行了分类与成因分析,选用了一套合理的玻璃磨边缺陷检测光源,设计了一套基于机器视觉的玻璃边部缺陷检测装置,提出一种结合了快速傅立叶变换、高斯滤波、亚像素边缘阈值分割、数学形态学运算、频域处理和最小二乘法的检测方法,实验证明所提出的检测方法能够快速有效地检测出亮斑、白线和爆边3种缺陷.     

基于机器视觉的轴承外圈表面图像拼接方法

尽管基于机器视觉的缺陷检测技术已较为成熟,但应用在轴承外圈表面缺陷检测的理论研究还相对较少。应用图像拼接方法,将拍摄到的含有不完整缺陷区域的轴承外圈表面图像拼接为一幅缺陷信息完整的图像,以便后续进行缺陷的识别。在图像拼接过程中,同时采用SURF算法和图像柱面投影原理,还原了图像边缘缺陷区域的真实空间信息。建立Hessian矩阵(基于SURF算法)提取并匹配特征点,运用加权平均融合算法实现对含有缺陷信息的轴承外圈表面图像无缝拼接。经实验分析,结果表明该方法有效还原了轴承的空间几何特性,保留了边缘特征信息,能为图像拼接的准确性及拼接质量提供有效保障。无论从理论还是实践的角度来说,均有研究和探索的必要性。     

基于共生矩阵和颜色特征的泡罩包装缺陷检测

提出了一种基于视觉的泡罩包装缺陷检测方法．首先将表面图像分成泡罩区和底板区两部：令．在泡罩区先采用基于HIS颜色空间的合成颜色特征矢量提取出药片边缘,计算药片属性,然后采用改进的闵可夫斯基距离法进行药片颜色匹配．底板区通过提取基于共生矩阵的纹理特征,采用反向传播神经网络分类器进行缺陷识别,实验证明：泡罩区采用的算法不仅药片边缘定位精度高,而且可有效检测药片的污物、色斑等缺陷;底板区采用的识别算法能够检测各种纹理的复杂缺陷．