基于机器视觉的陶瓷瓦表面鼓包缺陷检测算法研究

针对陶瓷瓦表面鼓包缺陷自动化检测的需要,本文提出了基于机器视觉的表面鼓包缺陷检测算法。首先,对陶瓷瓦图像进行预处理,降低噪声。其次,通过自定义滑动滤波、线性中值滤波、插值低通滤波处理来提高鼓包与背景对比度,再采用阈值分割方法及形态学方法将鼓包区域提取出来。最后,通过特征提取得到缺陷信息。实验结果表明,该算法可以实现陶瓷瓦复杂表面的鼓包缺陷的检测,准确率达93%,能够将其应用于陶瓷瓦表面鼓包缺陷检测的生产实践中。     

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。     

焊缝表面缺陷的视觉图像表征

提出一种基于焊缝表面缺陷几何特征提取的视觉图像表征方法.以视觉系统采集的焊缝表面视觉图像为信息源,通过图像增强、图像平滑、阈值分割等方法完成了焊缝与母材的分离,采用多尺度Retinex增强、模糊边缘检测算法,实现焊缝图像中缺陷几何特征区域的提取.基于焊缝及其成像间的坐标变换关系,建立缺陷几何特征参数的求取算法.验证结果表明,获取的几何特征参数能够准确表征缺陷的大小、形状、位置等信息,基于视觉图像表征焊缝缺陷的方法是可行的.     

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。     

机器视觉的电镀卫浴产品划痕检测系统

为解决人工检测电镀卫浴产品表面划痕存在的漏检、效率低等问题,提出基于机器视觉的电镀卫浴产品表面划痕检测系统。利用工业相机采集电镀卫浴产品缺陷图像,通过调整相机和产品的夹角并设计暗室照明环境解决电镀卫浴产品成像倒影、局部曝光问题;通过高斯滤波算法去除背景噪声,采用正弦带通滤波器和傅里叶变换将图像从空间域转换频域后经过阈值分割提取缺陷区域。实验结果表明,划痕检测系统能够检测出表面划痕长度在0.4 mm以上的缺陷,准确率达到96%,检测时间控制在350 ms左右,满足检测要求。     

基于显著性模型和区域生长法的药卷缺陷检测

针对工业炸药生产过程中药卷表面裂痕的包装缺陷问题,运用机器视觉技术,提出一种基于显著性模型和局部方差区域生长法的药卷缺陷检测方法。该方法经过图像预处理,对药卷图像进行背景估计与差分;利用显著性模型,提取缺陷特征;通过局部方差区域生长法,分割目标区域,完成对缺陷药卷的检测。实验结果表明,该算法可快速有效地提取缺陷区域,平均检测时间为55.72 ms,缺陷检测率高达96.36%。     

基于机器视觉的珐琅搪瓷盘缺陷检测方法

【目的】为实现珐琅搪瓷盘表面缺陷的自动化检测并提高检测效率与准确率,提出一种珐琅搪瓷盘缺陷机器视觉检测方法。【方法】首先对灰度图像阈值分割,采用最小二乘拟合法提取出感兴趣区域来消除背景干扰;然后根据缺陷图像的特点设计基于图像融合的迭代算法,并提出一种改进的去伪影算法以消除伪影影响,进而提高检测准确率;最后通过搭建的硬件平台对本方法的检测性能进行验证。【结果】采用本方法对缺陷珐琅搪瓷盘的检测准确率能达到92%,对缺陷的平均漏检率仅为8.8%,且对伪影的去除能力也优于传统方法。【结论】本研究方法检测准确率高,为珐琅搪瓷盘缺陷的自动化检测提供了一种可行方案。     

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。     

线扫描铁轨表面缺陷成像与检测

基于线扫描的机器视觉成像系统,用于采集铁轨表面图像,提出一种以图像增强和自动阈值分割为核心的缺陷检测算法,该算法能够准确检测出铁轨表面缺陷.图像增强采用局部零均值法,克服了铁轨表面光线反射不均的缺点,提高了缺陷和背景的区分度.自动阈值分割采用强调概率的最大背景类方差法,取到的阈值使背景类方差最大的同时保持缺陷出现概率较小.将本文的核心方法与传统方法进行对比实验,验证了该算法的有效性和快速性,具有一定的实用价值.     

基于梯度二阶导数的Canny阈值自适应选取算法

图像边缘含有丰富的图像信息,对于很多视觉系统至关重要,比如目标检测与图像分割等。传统的Canny算子仅能用于灰度图像,无法有效利用彩色图像中的颜色信息;此外,该方法需要人为设定高低阈值,不能自适应提取图像边缘,进而造成背景边缘放大等问题。提出了一种基于Canny的自适应彩色图像边缘检测算法;该算法首先通过图像一阶直方图的统计特性,自适应地选取高斯滤波器的参数σ,有效去除了噪声;同时改善了σ参数设置不合理对边缘检测的影响。其次采用了基于图像梯度二阶导数的阈值选取的方法,即根据图像特性自适应选取合适的阈值。实验结果表明:算法能很好地改善传统Canny算子的缺陷,对于彩色图像的边缘信息提取能达到很好的效果。     

焊缝图像边缘线提取的一种有效算法

基于机器视觉智能焊接自动化,提出了一种有效的焊缝识别算法.通过对图像进行滤波、图像锐化、二值化增强,以及针对二值化后的图像以形态学滤波方法进一步滤除图像中的孤点噪声等方式,采用Roberts边缘算子提取出焊缝图像的边缘,并利用骨架运算提取.在预处理和检测时都使用感兴趣区域.结果表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.     

基于机器视觉的树脂镜片水印疵病检测

为实现对树脂镜片水印缺陷的自动检测,建立了点光源投影成像光学仿真模型,并对光源与被检镜片相对距离、成像光屏反射率、镜片物理特性以及成像距离等参数进行了探索,以此为据设计了一套基于机器视觉的水印疵病自动检测系统装置,可实现对镜片投影图像的采集与分析.采用区域生长、形态学运算和椭圆拟合等算法将镜片投影区域从背景中分割,结合Sobel边缘检测、阈值分割方法提取投影图像灰度突变区域,并以面积阈值为约束条件实现对水印缺陷的识别与定位.试验结果表明,该方法可对不同类型镜片具有自适应性,对水印缺陷镜片判别率为100%,图像采集与分析平均耗时872 ms.     

一种羽毛虫蛀缺陷检测方法的研究

羽毛缺陷复杂多样。一般的图像分割方法很难做到既能适用于多蛀斑分割的复杂情况又能很好地满足工业化羽毛缺陷检测中蛀斑分割的精确性要求。根据毛片特性,提出一种基于机器视觉的羽毛虫蛀缺陷的检测方法;首先采用双边滤波算法对羽毛图像做平滑处理,在有效模糊羽毛自身纹理的同时使得蛀斑边缘信息仍能得到很好地保留,以提高边缘检测的准确性;然后采用一种改进的变分水平集方法进行蛀斑分割,算法的初始轮廓线根据毛片的形状自动生成。实验结果表明这种检测方法分割准确;并能适用于多蛀斑的复杂虫蛀缺陷的检测,较好地满足了工业化检测的需要。     

基于梯度直方图的产品表面缺陷图像自适应阈值分割方法研究

为了提高产品表面缺陷检测精度并降低检测成本,文章以E型磁环表面缺陷的自动检测为例,分析了产品表面图像的特征,提出了一种利用梯度直方图信息的图像自适应阈值分割算法.通过实例,与原自适应直方图阈值分割算法和固定阈值分割算法相比较,结果表明:该算法采用可动态调整的形态学梯度算子计算梯度直方图,抗噪能力强;充分利用了图像的边缘信息和缺陷内部灰度分布不均匀的特性,适应性广;算法简单,具有实时准确分割图像的特点.     

一种基于区域生长算法的脊椎椎体提取方法

脊椎椎体三维重建是脊椎应力应变研究的重要环节,对MRI图像中脊椎椎体区域的提取是三维重建的基础。为了准确提取脊椎椎体区域,提出了一种基于区域生长算法的脊椎椎体提取方法。通过最大类间方差法求得到自适应阈值代替传统区域生长算法中的手动阈值,再结合中值滤波算法对原始图像进行预处理,避免了传统区域生长算法手动阈值造成的过分割,或者欠分割等现象;并有效抑制MRI图像噪声,使椎体区域内像素变化更为缓和,弥补了传统区域生长在MRI图像椎体区域内部分割效果不佳的缺陷,准确提取出脊椎椎体并建立出三维模型。     

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。     

改进SLIC的紫色土彩色图像分割

【目的】从野外采集的紫色土机器视觉彩色图像往往具有复杂背景,需要研究从中分割提取紫色土区域图像,为紫色土视觉图像识别打下基础。【方法】首先,引入闵可夫斯基距离重新定义 SLIC 算法的颜色空间距离,实现 SLIC 算法改进,利用改进 SLIC算法实现对紫色土彩色图像的超像素初分割;然后,重构基于a 分量的度量anew拉伸紫色土与背景差异,利用重构anew定义超像素之间的相似度,并根据类间方差最大准则建立优化模型,优化超像素之间相似度的合并阈值,根据阈值从初分割图像中心超像素开始由内而外合并紫色土超像素;最后,提出填充算法来填充紫色土区域内部空洞,获得最终分割提取的紫色土区域图像。【结果】仿真实验图像结果显示:提出的算法从具有复杂背景的野外采集的紫色土机器视觉彩色图像中,分割提取紫色土区域图像是有效的;对有不同阴影覆盖的视觉图像样本的分割提取也具有有效性;仿真实验定量分析的数据结果显示:提出的算法相对于用来对比的阈值分割算法、聚类分割算法、已有的改进 SLIC算法在杰卡德系数评价指标上有一定程度的提高。【结论】提出的算法对从紫色土机器视觉彩色图像中完整分割提取紫色土区域图像,能实现自适应分割,算法是有效的。     

一种基于阈值与边缘检测的遥感图像分割方法

针对阈值分割法分割遥感图像目标区域不完整问题,提出了一种融合边缘信息的遥感图像目标分割方法。方法以阈值分割得到的图像为基础,同时融合边缘提取方法得到的目标边缘图像,然后采用区域生长的方法填充融合图像的孔洞,最后利用形态学滤波得到完整的目标区域。实验证明,本方法能够完整分割遥感图像目标区域,为后续的目标识别奠定了基础。     

一种改进的分水岭分割算法

为了提取人脑CT图像中的脑部组织,提出了一种改进的分水岭算法,首先采用K-means聚类算法对图像进行初始分割,从而有效地抑制了由图片表面的灰度变化引起的过分割,使边缘定位更加准确;然后在聚类图像的梯度图上利用自动阈值法增强其对比度,进行分水岭分割。最后为了避免过分割现象,对分割后的图像进行了相似区域合并。实验表明该方法简单有效,能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果。     

钢轨表面图像冗余信息的模糊匹配算法

为了解决高速铁路轨道表面缺陷机器视觉检测系统中采集图像的冗余问题,本文提出一种钢轨表面图像冗余信息的模糊匹配算法.该种算法首先采用竖直投影法提取钢轨表面区域;之后对钢轨表面区域进行预处理并二值化,得到缺陷的位置信息;然后通过感知哈希算法,得到钢轨表面缺陷的形态信息;最后计算缺陷的位置误差和形态相似度,基于模糊匹配算法,得到匹配结果.通过实验验证,该算法能有效识别系统图像中的冗余部分,准确率达到97.5%.