水下结构物点蚀缺陷的识别与定量分析

运行多年的水下结构物会存在不同程度的点蚀缺陷,必须对其进行检测和安全评估。基于图像处理、模式识别以及计算机视觉技术提出了一种水下结构物点蚀缺陷识别与定量分析方法。用采集设备获得点蚀缺陷图像,对其进行特殊的图像处理后,提取其特征并进行识别,通过摄像机系统标定确定缺陷的真实尺寸。分析了水下结构物点蚀缺陷的特征提取和识别的理论依据。用二次标定法对摄像机进行了系统标定,并结合实例给出了标定当量及点蚀特征的实际值。点蚀缺陷识别和定量分析结果为水下结构物应力计算和安全可靠性评估提供了必要的基础数据。     

水下结构物点蚀缺陷的识别与定量分析

运行多年的水下结构物会存在不同程度的点蚀缺陷，必须对其进行检测和安全评估。基于图像处理、模式识别以及计算机视觉技术提出了一种水下结构物点蚀缺陷识别与定量分析方法。用采集设备获得点蚀缺陷图像，对其进行特殊的图像处理后，提取其特征并进行识别，通过摄像机系统标定确定缺陷的真实尺寸。分析了水下结构物点蚀缺陷的特征提取和识别的理论依据。用二次标定法对摄像机进行了系统标定，并结合实例给出了标定当量及点蚀特征的实际值。点蚀缺陷识别和定量分析结果为水下结构物应力计算和安全可靠性评估提供了必要的基础数据。     

钻孔摄像机器人视频序列拼接

针对检测过程中视频序列展开拼接过程中标定难、且匹配效率低及耗时长的缺点,提出了一种新的钻孔内壁视频序列拼接的方法.首先对读取的视频均匀采样,得到视频序列;然后对取样的图像帧进行圆心提取以及环带图像选择,完成环带图像展开,重投影为矩形图像;采用棋盘格标定的方法,设置畸变校正参数,对展开后的矩形图像进行畸变校正;采用基于模板匹配的特征匹配策略进行拼接,得到钻孔内壁展开图像;最后根据内壁图像,生成立体内壁图像模型.结果表明该方法数据量小且处理效率高,满足可视化需求,可用于岩体的质量评价,保障施工安全.     

基于双三次插值的鱼眼图像校正

通过标定板对鱼眼镜头成像模型参数进行标定,建立了特定鱼眼镜头图像校正模型,并应用该模型对鱼眼图像进行校正.利用双三次插值方法对鱼眼图像非特征点进行插值,校正效果良好,解决了鱼眼镜头所成影像的畸变问题,能较好地应用于视觉导航与监控领域.具体做法是:（1）利用自制的平面标定板标定鱼眼图像;（2）通过标定之后的镜头畸变参数,利用双三次插值算法将畸变的鱼眼图像还原为满足人眼视觉效果的透视图像.     

基于深度学习One-stage方法的焊缝缺陷智能识别研究

目前基于深度学习的卷积神经网络在对焊缝缺陷射线图像进行智能识别时,多采用基于候选区域的two-stage方法,检测速度难以满足实时性要求。针对该问题,提出基于深度卷积神经网络的one-stage焊缝缺陷识别定位算法,将整张图像输入网络,并直接在输出图像上标定目标缺陷位置及类别。通过采用特征金字塔、减小网络深度、引入跳跃连接卷积块和K-means算法等方法对YOLO网络进行改进,提高了网络对焊缝缺陷识别定位的准确率和速度。实验结果表明:该方法比two-stage识别定位算法和YOLO原网络在检测速度和检测精度方面都有所提升,单个图像的平均识别准确率为94.9%,召回率为94.1%,处理时间为19.58 ms,具备焊缝缺陷在线实时识别的工程应用价值。     

基于脉冲涡流热成像的铁磁性构件缺陷检测

针对铁磁性构件损伤探测问题,提出了二维大津法(Ostu)与多尺度形态学梯度边缘检测相结合的方法,该方法基于脉冲涡流热成像的缺陷无损检测技术,处理分析红外图像,得到缺陷边缘特征,用于监测铁磁性构件的健康状态。首先利用脉冲涡流热成像装置对铁磁性构件加热,并使用红外热像仪摄取红外图像;然后利用二维Ostu算法对获得的红外图像进行分割,得到二值缺陷区域,并对其进行连通性计算,从而得到涡流线圈内缺陷区域,提取裂纹缺陷;最后对所得裂纹缺陷进行多尺度形态学梯度边缘检测,并运用物象关系,测量缺陷几何尺寸。构件缺陷试验证明该方法对缺陷边缘检测效果良好,实现了铁磁性构件缺陷的无损检测。     

基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法

在手机玻璃盖板的缺陷检测中,为了获得缺陷特征明显的高精度图像,不仅需要搭建高质量图像采集系统,而且需要对线阵相机进行精密标定.结合工业现场需求,本文提出了一种基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法.在已有线性扫描模型的基础上,引入线阵扫描图片图像畸变矫正,推导了新的标定参数.在已有无畸变矫正的线性解析解基础上,引入遗传算法进行新参数的求解优化,实现了新标定参数的非线性求解.实验结果表明,与不加入图像畸变矫正的求解方法相比,所提方法具有更高的测量精度.      

基于同心圆环模板的摄像机标定方法

在研究传统的摄像机标定方法的基础上,提出了一种新的基于同心圆环模板的摄像机标定方法。使用一种几何的方法实现同心圆圆心的检测及相机标定,同时利用射影几何内在约束条件来对同心圆图像投影的几何结构实现优化,求出单应矩阵H,从而进一步计算出摄像机内外参数,且标定后期无需进行畸变校正。通过模拟实验和真实图像实验证明,该摄像机标定方法精度高,鲁棒性强,具有一定的实用性。     

三通道偏振成像系统的标定研究

针对现有偏振成像系统无法对天空进行实时性检测的问题,提出一种实时三通道偏振成像系统。对系统存在的误差来源进行详细分析并针对相应误差提出标定方法。利用积分球对CCD线性度进行标定,通过对采集灰度信息的处理,得出光源亮度与图像灰度呈线性关系;同时针对三路独立通道之间灰度响应不一致问题,利用积分球产生完全非偏振光对灰度响应非一致性误差进行了多次重复标定与校正。标定实验结果表明,通过对CCD线性度标定和灰度响应不一致性的标定,灰度响应不一致性得到了明显改善,提高了偏振信息的解析精度,系统偏振角测量误差小于0.6%。     

农药残留检测系统图像采集标定方法研究

利用农药残留检测试纸显色区域的颜色值进行农药残留度测量,需对测量系统中的彩色CCD图像传感器进行标定,消除图像颜色失真.采用在拍摄环境中放置灰度块的方法,利用灰度块的RGB分量平衡性与灰度线性渐变性,同时对彩色CCD图像传感器进行白平衡和非线性校正.实验表明,该标定方法能够很好地还原颜色值,有利于农药残留检测的后续工作.     

基于卷积神经网络的布料疵点检测方法

针对传统布料疵点检测准确率低、识别较慢且计算量大问题,提出基于卷积神经网络的布料疵点检测方法,实现增强布料疵点检测鲁棒性、高效性的设计目标。为保证训练结果准确,首先采集数量以千万级为单位的布料图像并进行图像预处理,标记无疵点布料和疵点布料;然后将图像送入设计的卷积神经网络进行训练和测试,获取疵点检测框;紧接着采用改进的NMS分类算法对检测框进行多框合并,减少误检,进一步提高模型检测效果;最后利用设计的特征图分割算法使网络模型脱离GPU显存限制,适用于各种性能计算机。实验结果表明该方法可在实现布料检测高速度、高准确率的同时增强检测方法的鲁棒性。实际检测速度为3fps,准确率可达99.6%,超过现有疵点检测算法,表明该检测方法可应用于对布料要求更高的生产企业。     

激光超声的铝板缺陷可视化检测方法

为了提高激光超声检测铝板缺陷的最大振幅超声波C扫描图像的质量并精确识别缺陷大小,在算法上,提出滤波和差分相结合的数据处理方法;在实验上分别用不同频率不同角度的超声换能器对铝板缺陷扫描激励检测确定最优检测参数.实验结果表明:超声换能器与铝板之间90°倾角耦合时虽然可以有效识别表面缺陷,但45°倾角耦合时,超声换能器对铝板...     

高铁轮毂表面缺陷的视觉显著性超像素图像检测方法

针对高铁轮毂表面缺陷实时在线检测问题,提出一种基于视觉显著性注意机制的超像素自适应检测方法。首先采用同态滤波器对缺陷图像进行预处理,去除环境光污染噪声引起的图像亮度分布不均匀问题,构建轮毂表面缺陷图像的谱残差视觉注意模型,之后采用超像素分割算法对缺陷显著性图像进行自适应阈值分割,标记出高铁轮毂表面缺陷的二维空间位置,实现轮毂表面缺陷的边界检测和形态估计。本文方法在高铁轮毂表面缺陷检测实验平台上进行了实验验证,结果表明：该方法能够有效抑制图像分割中的过分割问题,对缺陷的边界信息提取准确,鲁棒性较好。     

基于热波无损检测的缺陷深度检测和边缘识别

红外热波无损检测技术是一种快速、有效的检测手段,可以定量检测铝槽试件下表面缺陷的深度.本文通过几种经典的边缘检测算子对热波图像的处理,表明识别缺陷边缘信息直观、可视化程度高,可作为实验结果的参考依据.     

基于域知识迁移的绝缘子缺陷检测方法

绝缘子缺陷检测模型在应用过程中,需要对多种目标域图像进行检测。然而,由于不同目标域图像的分布不同,会导致在源域训练得到的缺陷检测模型难以在不同目标域中实现较好的检测效果。针对缺陷检测模型泛化性较低的问题,提出了基于域知识迁移的绝缘子缺陷检测方法。首先,采用一种新的特征融合方法提高对缺陷目标的特征提取能力;然后通过对抗性训练实现基于图像和实例级别的域分类器,在图像和目标层级上实现了域迁移;最后在区域建议网络中引入区域级别的域分类器,进一步实现了源域和目标域在区域级别上的对齐。实验结果表明,模型能够缓解不同域图像分布不平衡导致检测效果差的问题,并且与其他多种目标检测方法相比,实现了更好的缺陷检测效果。     

基于Gabor滤波器的布匹瑕疵自动检测方法

给出一种基于多通道Gabor滤波技术实现高速实时布匹瑕疵检测方法.在多分辨率和多方向上分别对图像进行Gabor滤波,建立金字塔图像表示结构,并对滤波后的多幅图像进行融合与重建,把瑕疵区域从布匹背景中提取出来,从而实现对布匹瑕疵的实时检测.实验表明,这种方法的检测准确率可达到95%,而且具有计算量小、稳定性好等优点.     

采用频域滤波的织物疵点检测方法

首先,通过傅里叶变换获得含有疵点的织物频谱图,根据频谱图设计频域滤波器分离正常的纹理信息,保留疵点信息;然后,通过傅里叶逆变换进行灰度图重构,得到去除正常纹理的疵点图像;最后,经过高斯平滑后二值化分割出织物疵点.实验选取5种织物疵点进行验证,结果表明:采用频域滤波的织物疵点检测方法检测效果良好,且检测率达到90%以上.     

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。     

冷轧带钢表面缺陷检测的信号处理

冷轧带钢的表面质量是一项重要的管理项目.随着现代化的发展,对冷轧带钢表面质量的要求越来越高.目前国内检测冷轧带钢表面缺陷的方法,是带钢在低速传送下,由人目视检测,因而生产效率很低.本文研究了一种适用于高速传送带钢的生产线上的由激光扫描器和信号处理系统组成的自动表面缺陷检测系统.     

汽车轮毂缺陷检测中的缺陷增强与字符去除技术

传统的轮毂图像缺陷检测算法,直接对采集到的图像进行检测,准确度低是其主要缺点。鉴于此,提出了一种汽车轮毂缺陷检测中的缺陷增强与字符去除技术。该技术通过对原图像进行数学形态学处理得到伪模板图像,然后将其与原图像相减的结果进行灰度拉伸,再叠加到原图像上以增强缺陷特征,最后使用双边滤波技术去除轮毂字符信息。实验结果表明,使用缺陷增强和字符去除技术之后,在满足时间限制的前提下,轮毂缺陷检测算法的准确度得到了提高。