连铸热坯表面缺陷图像清晰度控制算法

连铸热坯表面缺陷机器视觉检测系统中,获得清晰稳定信噪比高的图像是检测能否成功的前提条件。针对当前连铸坯表面缺陷获取图像质量及清晰度问题,提出一种基于聚焦平方梯度及CCD靶面照度参数的缺陷图像质量控制算法。选取连铸热坯表面上的一个标志点作为对象,首先采用聚焦窗口平方梯度函数获得系列离焦平面的清晰度最高图像对象,再通过识别该对象和分析对象的面积损失率获得CCD靶面照度参数,进而获得全局采集图像的质量最清晰点。该算法解决了连铸热坯表面缺陷成像系统中焦平面选择及CCD积分时间控制,具有很好的实用性。同时,该算法也为其他机器视觉工程的图像采集提供良好的指导作用。     

基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别

根据连铸坯表面图像的特点,提出了一种基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别方法.通过Contourlet变换将样本图像分解成不同尺度和方向的子带,提取子带的Contourlet系数特征,并结合样本图像的纹理特征,得到一个高维的特征向量.利用监督核保局投影算法对高维特征向量进行降维,将降维后的低维特征向量输入支持向量机,对连铸坯表面图像进行分类识别.对现场采集到的裂纹、氧化铁皮、光照不均和渣痕四类样本图像进行实验,本文提出的识别方法对样本图像的识别率可达94.35%,优于基于Gabor小波的识别方法.     

重轨表面缺陷机器视觉检测的关键技术

针对重轨生产线中重轨表面缺陷在线检测的困难,提出了基于机器视觉检测的系列关键技术,包括缺陷成像机理、多CCD组合采集器、图像处理技术、基于多空间的缺陷参数提取等.通过图像校正、基于支持向量机(SVM)的直线(面)边缘搜索算法和缺陷特征参数提取等核心技术,可获得完整的重轨全表面的图像,其提纯的缺陷特征参数可以进行模式识别.实验验证表明,采用上述关键技术对重轨表面常见的缺陷识别,正确率在80%以上,达到了工程检测的需要.     

采用机器视觉的铝压铸件表面缺陷检测

对铝压铸件常见的缺陷形态进行分析,提出适用于铝压铸件表面缺陷的检测算法.首先,采用阈值分割与形态学相结合的方法分割出可疑区域;然后,根据基于面积、亮度均值、亮度均值差、灰度曲线分析的4个剔除原则,剔除伪缺陷的干扰.试验结果表明:文中的检测方法具有低成本、高精度、可操作性强等优点,能有效提高铝压铸件生产过程中的检测效率.     

基于机器视觉的钢板表面缺陷在线实时检测系统

钢板表面缺陷将对钢的耐磨性、抗腐蚀性等带来一定的影响,本文提出一种基于机器视觉的钢板表面缺陷检测系统。设计了光学成像子系统、图像实时采集子系统、图像准实时处理子系统及缺陷分类子系统。采用模块化设计方便系统在硬件和软件上的扩展,最后采用多分类器集成方法对图像缺陷进行自动分类识别。     

基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统

研究了一种基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统,它采用模块化硬件设计,图像处理软件满足实时检测的要求,可以有效地检测了生产线上的带钢表面缺陷。为该系统设计了一种基于规则表分类器、模糊算法及人工神经网络的组合式多级分类器,具有一定的学习能力,当待测材料或有关设备发生变化时,系统可以根据缺陷样本库对分类器进行训练,以适应生产线的相关变化。系统具有较强的容错性、适应性及可移植性。     

基于机器视觉的表面缺陷检测研究综述

表面缺陷是工业产品生产中不可避免的问题,如果不及时发现并处理,将会影响产品的表观质量及性能,导致企业生产效益下降。基于机器视觉的表面缺陷检测方法在一定程度上克服了传统人工检测方法的检测效率低、误检及漏检率高的问题,在现代化的工业生产中得到了广泛的应用。本文归纳总结了近年来机器视觉表面缺陷检测领域的研究成果,分析了国内外缺陷检测技术的研究现状,阐述了机器视觉缺陷检测系统的组成及工作原理,综述了视觉缺陷检测所涉及到的相关理论和应用方法,比较了主流机器视觉检测方法的优缺点,并指出了现有机器视觉缺陷检测技术存在的问题,对以后的发展趋势进行了展望。     

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。     

DIP外观缺陷机器视觉检测系统

设计简单光学成像系统实现单个面阵CCD的三维机器视觉检测,利用图像顺序形态学以及基于知识的阈值选择算法对双列直插式芯片DIP（Dual Inl i ne Package）管脚图像进行预处理,检测过程引入质量控制图方法分析系统误差对系统稳定性的影响,采用时间序列建模预测系统检测误差并调整检测结果.实验结果表明系统检测精度高,实时性好,满足多种DIP在线检测的要求.     

热态重轨表面缺陷机器视觉检测的关键技术

针对目前热态重轨表面缺陷检测速度慢、精度低的问题,提出一种基于机器视觉的热态重轨表面缺陷检测系统。利用多线阵CCD摄像机采集图像,根据重轨几何特征及其缺陷高频区域特性,对重轨进行了六视角拍摄,然后在图像工作站中进行各种图像处理。系统采用改进的Hough变换提取特征缺陷,针对SVM算法训练速度慢的特点,利用模糊Kohonen神经网络对重轨表面缺陷进行分类。采用上述机器视觉检测关键技术对热态重轨表面进行缺陷识别,提高了检测速度,且正确率在85%以上。     

连铸热坯双频涡流探伤技术

采用二维涡流探伤模型，研究了涡流传感器的结构参数对探伤灵敏度的影响，并将双频涡流探伤技术用于坯料表面缺陷检测。结果表明，缺陷深度增加所引起的探头阻抗变化使其相角发生变化。     

局部二值模式在连铸坯表面缺陷识别中的应用

为了解决传统的图像识别算法无法准确识别铸坯表面缺陷的问题,提出一种考虑图像相邻像素影响的改进的多块局部二进制算法(MB-LBP).该算法将原始图像分成多个小区域,每个小区域再做等分,并计算平均灰度值,再运用局部二进制模式算法进行计算.对现场采集到的连铸坯表面裂纹、划伤、压痕、凹坑和无缺陷共五类1697个样本进行实验,整体识别率达到94.9％,而传统局部二进制模式算法的识别率为89.1％,说明本文算法具有更好的鲁棒性和抗噪能力.     

高拉速连铸低碳铝镇静钢铸坯中夹杂物

针对高拉速板坯连铸生产的低碳铝镇静钢铸坯,采用Aspex自动扫描电镜对铸坯表层夹杂物进行大面积的扫描分析,得到不同拉速下夹杂物的变化规律,并探究流场和S含量对夹杂物分布的影响。结果表明：随着拉速增大,钩状坯壳的深度和长度逐渐减小。对拉速大于2 m·min-1的铸坯,由于钩状坯壳不是很发达,铸坯表层没有发现大于200μm的夹杂物。铸坯表层尺寸介于50~200μm的夹杂物主要是由凝固坯壳所捕获,而夹杂物在凝固前沿的受力决定了夹杂物的捕获行为。随着拉速提高,凝固前沿的钢液流速增加,随着冲刷力的增加、捕获力的减少,夹杂物被捕获的数量减少。在高拉速连铸下,如果钢液中S含量较大,夹杂物受到明显的温度Marangoni力,会更容易被凝固坯壳捕获。     

板坯连铸结晶器数值模拟

运用Fluent 6.3对板坯连铸结晶器进行数值计算,研究拉速、水口浸入深度及水口开口角度对流场的影响.结果表明:对于断面1400 mm×230 mm结晶器,随拉速增加,液面最大水平和垂直流速均增加,而窄边冲击点的位置基本不变,随距液面距离增加,窄边速度先增加后减小,直至趋向于零;当拉速超过1.2 m.min-1时,液面水平速度增加明显.随水口浸入深度增加,液面最大水平流速减小,浸入深度超过140 mm时,最大水平流速变化不明显;垂直于液面方向的最大速度逐渐增加;对窄边冲击点影响较小.随水口开口向下角度增加,液面最大水平流速减小后增加,水口开口向下12.5°时液面最大水平流速最小,而水口开口向下10°～12.5°时窄边冲击点速度最小.     

低碳钢连铸板坯表层凝固钩的特征

对不同浇铸条件下的低碳钢连铸板坯进行了凝固钩(Hook)的特征研究,根据凝固钩的形貌概括了凝固钩的不同类型,统计了凝固钩周围气泡和夹杂物的分布,讨论了不同浇铸参数对铸坯凝固钩深度的影响,并通过Bikerman方程和弯月面凝固理论对凝固钩的不同特征进行了解释.结果表明:按形貌可将凝固钩分为完整叶状、双凝固钩、弯曲截断型和二次凝固型四种类型,其中二次凝固型的凝固钩出现的概率最高为46.8%,而完整叶状、弯曲截断型和二次凝固型的凝固钩出现概率分别为25.3%、7.6%和6.3%;研究发现,凝固钩周围的夹杂物数量明显多于其他区域的夹杂物数量,说明凝固钩能够捕获结晶器内上浮的夹杂物;对比不同浇铸参数发现,采用结晶器电磁制动装置(FC-Mold)、减小结晶器水口浸入深度、增大浇铸拉速均能够减小凝固钩的深度;Bikerman方程的计算结果和弯月面凝固理论能在机理上解释凝固钩的形貌特征.     

机器视觉技术的农业应用研究进展

 机器视觉技术已广泛应用到农业生产的诸多领域。综合国内外优秀研究成果,阐述了现阶段机器视觉在农业方面应用的主要形式,介绍了机器视觉在农作物精选与质量检测、植物生长信息监测、农田视觉导航等应用方向的研究成果,通过分析其创新性的图像处理算法、机器视觉系统的组成,提出了当前机器视觉农业应用仍存在可靠性差、成本高、智能化水平不高等问题。结合当前机器视觉在各种领域的研究和应用情况,对未来机器视觉在农业应用的发展方向进行展望,认为基于嵌入式处理模块和多技术融合的机器视觉系统将成为未来主要发展趋势,以卷积神经网络为代表的深度学习模型也将成为未来图像识别的核心技术,并将极大改善目前机器视觉在农业应用存在的诸多问题。     

薄板坯二冷区电磁搅拌铸坯内磁场分布和钢液流动

针对特定设计的搅拌器建立了包含钢液流动、传热和电磁场的三维耦合非稳态数学模型,计算了CSP薄板坯二冷区液芯在电磁搅拌作用下的传输行为,其中考虑了感应电流和搅拌器线圈上下端部对磁场强度的影响.结果表明:电磁力改变了铸坯液相穴内钢液流场,对钢液起到水平搅拌作用;搅拌器产生的磁场不均匀,在不同厚度处幅度和相位都不同,且幅度随着穿透深度的增加而减小;感应磁场移动方向与外部磁场相同且不宜忽略;单侧搅拌器对铸坯内钢液搅拌比较均匀.     

连铸机辊子非稳态温度场的边界元法计算分析

摘要本文阐述了用边界元法求解连铸机拉矫辊横截面非稳态温度场问题;推导并离散了求解二维非稳态温度场的边界积分方程;编写了计算程序;通过实验确定了边界条件。边界元法计算结果同实验结果基本吻合。     

计算机单目视觉检测连铸结晶器熔钢液面高度

研究了把计算机单目视觉应用于连铸结晶器熔钢液面高度检测的可行性,为此配置了系统硬件,开发出相应的应用软件,进行了冷态模态实验,结果证明此方法是可行的,在此基础上提出了一种响应时间短,、测量精度的高的连铸结晶器风液位测量方法。