基于计算机视觉的织物疵点检测的近期进展

按照模式识别的一般顺序并根据当前的研究中所使用的方法，简要综述了近年来计算机视觉在织物疵点检测领域的应用和发展情况。首先分析了将计算机视觉应用于织物疵点检测的现实意义。考虑到特征提取与选择模块以及检测模块是瑕疵检测系统中最关键的两个部分，着重讨论了这两个模块近期所涉及的各种方法及其在疵点检测应用上的效果。最后给出了结论，说明了开发国产化自动验布机的意义。     

基于机器视觉产品尺寸在线检测的实践研究

利用机器视觉对大批量产品零件进行在线检测已成为一种控制产品零件质量的重要方法之一。文中基于L abV IEW软件和PLC控制,针对气动垫片零件,着重论述了机器视觉在线检测方法、工件尺寸检测原理和误差分析,设计了一套可进行产品在线100%检测的装置,实现了产品关键尺寸快速检测和等级分类。     

图像处理用于织物疵点自动检测的研究进展

织物疵点自动检测、代替传统的人工检测方法是纺织品质量控制和管理的重要环节，同时又是纺织自动化的重要标志之一，基于图像处理的织物疵点检测，主要是通过图像分析，从图像中发现与正常纹理不同的部分，这方面的研究一直在持续，新的方法不断出现，但较为成熟的检测系统较少，开发适合我国纺织业的织物疵点自动检测系统，具有深远意义。     

基于自适应正交小波的机织物密度自动检测的研究

为了将计算机视觉应用于织物经纬密自动检测，提出了建立机织物自适应小波分解滤波器并研究了织物密度自动检测的方法。应用织物自适应滤波器对织物灰度图像进行小波分解，就可使分解后的子图像能很好地分别包含织物的纬向和经向纹理信息，从而可将织物子图像二值化后，根据其黑白交替变化规律，计算出织物的经纬纱密度。实验结果证明自动检测和人工测量相比，误差在3％以内。     

干涉滤光片在PCB机器视觉检测中的应用研究

分析了干涉滤光片的特性和不同波长的入射光在特定印制电路板(简称PCB)中的光谱响应,提出一种利用干涉滤光片提高PCB机器视觉检测效率的方法;该方法具有可以明显提高图像的清晰度,简化图像处理的复杂程度,减小检测误判和降低漏检率等优点。     

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。     

A Review of the Application of Computer Vision to the Inspection and Assessment of Textiles Apparent Properties

IntroductionComputervision,alsocalledmachinevision,isthekindoftechnologyusedfortheidentification,trailing,measurementandevaluation,etc.,oftheobjectsthroughthesubstitutionofcameraandcomputerforhumanvision.Stimulatedbyboththerapidprogressofthecomputerindustryandthedevelopmentofvariousdisciplinesofartificialintelligence,suchasimageanalysis,parallelprocessingandneuralnetwork,etc.,computervisionsystemsarebecomingmoreandmorepracticableandbeingusedintheresearchofagreatdealofcomplicatedvisionprocess,h…     

基于机器视觉的金刚线质量检测

针对电镀金刚线质量品控难度大、成本高等问题,首次研制了一种基于机器视觉的金刚线离线表面质量检测系统.文中介绍了金刚线质量检测系统的结构组成,对用于评价金刚线质量情况的常用性能指标的相关算法实现进行了详细描述,并以平铺图的方式在一定程度上不加以验证的还原了金刚线的三维表面形貌.最后,根据设计制作实物并进行测试,结果表明,出刃率计算精度达93.2%,出刃高度计算精度达92.9%,满足金刚线质量检测评价的要求,在提高检测效率的同时降低检测难度.     

一种基于LED和线激光的钢轨表面缺陷检测系统

提出了一种二维视觉和三维视觉相结合的钢轨表面缺陷检测方法。钢轨踏面分别在LED板光源和激光线光源的照射下,由两台面阵相机单独采集图像。扫描钢轨表面并把图像传送回主机,通过特征提取和图像处理,分别获取表面缺陷的大小和形状,以及缺陷的深度信息。实现了视频和激光检测的融合与互补。实验表明,与单独使用可见光图像识别,或者单独使用线激光检测相比,系统检测效果更好。     

基于分布式视觉的室内机器人定位系统设计与实现

针对室内移动机器人的自动识别规定区域的特定颜色目标物的定位导航,提出一种基于分布式视觉技术的机器人系统构建方法。通过场地外的摄像头采集机器人工作现场的图像,由计算机进行机器视觉处理后得到机器人的位置信息,再利用该信息控制机器人按路线行进。经过在3 m×5 m的区域内进行标定试验,证明机器人运行时最大位置误差为:15.6 cm,平均误差为8.1 cm;方位角误差最大为11.3°,平均误差为8.05°。     

Fabric Defect Detection Technique Based on Two-double Neural Network

This paper introduces the identification of the defects on the fabric by using two-double neural network and wavelet analysis. The purpose is to fit for the automatic cloth inspection system and to avoid the disadvantages of traditional human inspection. Firstly, training the normal fabric to acquire its characteristics and then using the BP neural network to tell the normal fabric apart from the one with defects. Secondly, doing the two-dimeusional discrete wavelet transformation based on the image of the defects, then wiping off the proper characteristics of the fabric, and identifying the defects utilizing the trained BP neural network. It is proved that this method is of high speed and accuracy. It comes up to the requirement of automatic cloth inspection.     

基于机器视觉汽车扶手箱卡簧装配质量检测系统的研究

给出了一种基于机器视觉的全自动汽车扶手箱卡簧装配质量检测系统。利用由工业摄像机和光源组成的视觉系统采集汽车扶手箱装配部位的结构图像并对其进行分析处理。通过对图像进行去除噪声、模板匹配定位、目标区域图像分割等过程得到待检测部件的相对位置信息。运用软件来测量各个区域特征间的位置关系和面积大小并与标准值进行比较来判断装配质量的好坏,从而实现汽车扶手箱卡簧装配质量检测过程的完全自动化操作。     

带钢表面重皮缺陷在线图像识别算法研究

分析了运动带钢表面重皮缺陷的特征，对缺陷图像的奇偶场叠加和ＣＣＤ积分延迟造成的运动模糊进行了预处理．提出了一种基于机器视觉心理的高速在线重皮缺陷图像识别算法，最后给出了检测结果和结论     

复杂零件多直径的快速测量

基于计算机视觉技术，介绍了由一个通用的十字线激光器和一个CCD相机组成的视觉测量系统及其标定方法，辅以被测点的共面性约束，建立了系统的测量数学模型，并用其对一个复杂的多直径零件进行了测量实验，只需一幅图像，就可以同时测量出零件的多个直径。该方法不需要精密的夹具对零件进行严格定位，方便、快捷、实用，激光器也不需专门定做。     

基于小波变换和图像分割的织物等级自动评定

在运用小波变换进行疵点检测的基础上,运用图像处理技术对检测出的疵点进行分割表征,根据人工验布的评分标准结合小波疵点检测和图像分割疵点的特点制定的自动评分准则,并对表征的疵点进行评分,从而实现对织物等级的自动评定.     

柱塞式汽车制动器总泵活塞表面缺陷视觉检测的光源优化

分析了柱塞式汽车制动器总泵活塞表面的缺陷特点及其视觉成像难点,设计并优化了适用于柱塞式活塞表面缺陷机器视觉检测的立体组合光源,通过柔和光线设计减少了检测图像的噪点.同时,建立了光线发射-反射-成像全过程的光强度折损数学模型,对光源和镜头采用偏振光滤除技术,通过合理选择偏振片的透振方向,达到了减弱无缺陷位置亮度、减小反光带宽度和增强图像对比度的效果,通过光源优化,对活塞表面缺陷进行了图像采集,并建立了表面缺陷类型数据库.经样本数量为300的随机抽样实验结果表明,优化光源系统后的视觉检测无漏检现象发生,误检率不大于2%,达到了预期效果.     

计算机视觉检测技术在二维尺寸检测中的应用

在简要阐述计算机视觉检测方法的基础上，建立了ＣＣＤ二维视觉检测系统。首先给出测量系统的结构框图，继而介绍了测量原理，最后进行了实际测量。实测结果表明检测方案可行，具有良好的应用前景。     

图象处理和计算机视觉检测技术在美国

在大规模生产条件下,人们总希望能使产品质量达到100％合格,其中,最困难的任务之一就是检测问题.本文综述了美国近年来图象处理及计算机视觉检测技术在工业界的应用状况.图象处理及计算机视觉检测技术在美国工业生产和质量控制中起着愈来愈重要的作用.它具有快速、准确、无损、高效等优点,因此,它被广泛应用于电子工业、汽车工业、木材工业、纺织工业、食品加工及包装工业.在电子工业中尤为活跃,并已取得了极大的成功.     

机器视觉在无人机巡线中的应用综述

输电线路的稳定是保证电力稳定供给的重要因素之一。输电设备的工作环境较为恶劣,在工作期间不可避免会出现损坏,可能会威胁电力系统的正常运行。为了保证电力系统的稳定运行,必须定期对输电线路进行检修。随着无人机技术和图像处理技术的发展,基于机器视觉的无人机巡线技术已成为输电线路最热门的一种巡检方式。以机器视觉技术为主体,概述了无人机巡线技术及其视觉系统的图像处理算法研究现状。     

一种高速印刷品缺陷在线检测系统

研究了一种印刷品缺陷(如刀丝、拉墨、飞墨、错印、漏印等)高速在线检测的机器视觉系统.通过多照射角度和防眩光的光学系统,再现印品上的微小印刷缺陷;应用基于行程长缺陷编码的缺陷快速查找算法和防轮廓误检算法,避免了因纸张形变和张力波动造成的误检;采用了C/S网络化并行结构,对图像数据进行分布式处理和集中统计管理.现场运行表明该系统实现了对印品100%全面在线质量检测的要求,在高速生产环境下运行稳定可靠.